大数据技术之Hadoop(HDFS)

第1章 HDFS概述

1.1 HDFS产出背景及定义

• HDFS产生背景

随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

• HDFS定义

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

1.2 HDFS优缺点

1.2.1 HDFS优点

1. 高容错性

1. 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。

2. 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。

2. 适合处理大数据

1. 数据规模:能够处理数据规达到GB、TB、甚至PB级别的数据

2. 文件规模:能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

3. 可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性

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1.2.2 HDFS缺点

1. 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。

2. 无法高效的对大量小文件进行存储.

1. 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。

2. 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

3. 不支持并发写入、文件随机修改。

1. 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。

2. 仅支持数据append(追加)，不支持文件的随机修改

1.3 HDFS组成架构

1. NameNode (nn) 就是Master，它是一个主管、管理者。

1. 管理HDFS的名称空间；

2. 副本策略;

3. 管理数据块(Block)映射信息；

4. 处理客户端读写请求。

2. DataNode: 就是Slave 。NameNode下达命令，DaaNode执行实际的操作。

1. 存储实际的数据块

2. 执行数据块的读/写操作。

3. Client: 就是客户端。

1. 文件切分。文件上传HDFS的时候，client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传。

2. 与NameNode交互，获取文件的位置信息；

3. 与DaaNode交互，读取或者写入数据；

4. Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；

5. Client可以通过一些命令来来访问HDFS，比如对HDFS 增删改查操作。

4. Secondary NameNode: 并非NameNode 的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上昔换NameNode并提供服务。

1. 辅助NameNode，分担其工作是，比如定期合并Fsiage和Edits，并推送给NameNode。

2. 在紧情见下，可辅助恢复NameNode。

1.4 HDFS文件块大小（面试重点）

思考：

• 为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大?

• HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置;

• 如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢

总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

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第2章 HDFS的Shell操作

2.1 基本语法

hadoop fs [具体命令] OR hdfs dfs [具体命令]

两个是完全相同的

2.2 常用命令

2.2.1 上传

1. -moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./shuguo.txt  /sanguo

2. -copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo

3. -put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo

4. -appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

2.2.2 下载

1. -copyToLocal：从HDFS拷贝到本地

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./

2. -get：等同于copyToLocal，生产环境更习惯用get

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt

2.2.3 HDFS直接操作

1. -ls: 显示目录信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo

2. -cat：显示文件内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt

3. -chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chmod 666  /sanguo/shuguo.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo.txt

4. -mkdir：创建路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo

5. -cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo

6. -mv：在HDFS目录中移动文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo

7. -tail：显示一个文件的末尾1kb的数据

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt

8. -rm：删除文件或文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt

9. -rm -r：递归删除目录及目录里面内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo

10. -du统计文件夹的大小信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo

11. -setrep：设置HDFS中文件的副本数量

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt

2.3 HDFS的API操作

2.3.1 HDFS文件上传

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");

        // 2 上传文件
        fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();

2.3.2 HDFS文件下载

@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{

        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
        
        // 2 执行下载操作
        // boolean delSrc 指是否将原文件删除
        // Path src 指要下载的文件路径
        // Path dst 指将文件下载到的路径
        // boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
        
        // 3 关闭资源
        fs.close();
}

2.3.3 参数优先级

参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的默认配置

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第3章 HDFS的读写流程（面试重点）

3.1 HDFS写数据流程

3.1.1 剖析文件写入

具体流程：

（1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。

（2）NameNode返回是否可以上传。

（3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

（5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

（6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

（7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

（8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

3.1.2 机架感知（副本存储节点选择）

• 机架感知说明

• 官方说明

• http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.

• Hadoop3.1.3副本节点选择

• 第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个

• 第二个副本在另一个机架的随机一个节点

• 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点

3.2 HDFS读数据流程

具体流程：

（1）客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。

（2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。

（3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。

（4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

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第4章 NameNode和SecondaryNameNode

4.1 NN和2NN工作机制

1）第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。

2）第二阶段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。

（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

4.2 Fsimage和Edits解析

4.3 oiv查看Fsimage文件

1. 查看oiv和oev命令

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs

oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage

oev apply the offline edits viewer to an edits file

2. 基本语法

# fsimage
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
# edits file
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

4.4 CheckPoint时间设置

1. 通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

[hdfs-default.xml]

<!--  单位:秒 -->
<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>3600</value>
</property>

2. 一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
  <value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
  <value>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property>

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第5章 DataNode

5.1 DataNode工作机制

具体流程：

（1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。

（2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上报所有的块信息。

（3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟+30秒没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

5.2 DataNode 数据完整性

DataNode节点保证数据完整性的方法：

（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。

（2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。

（3）Client读取其他DataNode上的Block。

（4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）。

（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

5.3 掉线时限参数设置

需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的

• heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，

• dfs.heartbeat.interval的单位为秒。

<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>

<property>
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>
    <value>3</value>
</property>