大数据专栏 | HDFS详解（理论知识）
HDFS 工作机制
工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能力，形成一定的集群运维能力）
很多不是真正理解hadoop技术体系的人会常常觉得HDFS可用于网盘类应用，但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解
概述：
- HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
- NameNode负责管理整个文件系统的元数据
- DataNode 负责管理用户的文件数据块
- 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
- 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
- Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
- HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
HDFS 写数据流程
客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本
流程图
流程说明
1、根namenode通信请求上传文件，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、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
4、namenode返回3个datanode服务器ABC
5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端
6、client开始往A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，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
HDFS 读数据流程
客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件
流程图
流程说明
1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
NameNode 工作机制
问题场景：
1、集群启动后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可看到namenode正处于safemode状态，怎么处理？
2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？
3、Namenode是否可以有多个？namenode内存要配置多大？namenode跟集群数据存储能力有关系吗？
4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好？
……
诸如此类问题的回答，都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解
NameNode 职责
- 负责客户端请求的响应
- 元数据的管理（查询，修改）
元数据管理
- namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
- 内存元数据(NameSystem)
- 磁盘元数据镜像文件
- 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）
元数据存储机制
内存中有一份完整的元数据(内存meta data)
磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)
用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）
注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中
元数据手动·查看
可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml
元数据的checkpoint
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）
checkpoint 的详细过程
checkpoint 操作的触发条件配置参数
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir} dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录
DataNode 工作机制
问题场景：
1、集群容量不够，怎么扩容？
2、如果有一些datanode宕机，该怎么办？
3、datanode明明已启动，但是集群中的可用datanode列表中就是没有，怎么办？
以上这类问题的解答，有赖于对datanode工作机制的深刻理解
Datanode工作职责：
存储管理用户的文件块数据
定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）
（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>3600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>Datanode掉线判断时限参数
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
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。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>1</value>
</property>观察验证DATANODE功能
上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：
在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：
/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.25.201-1432457733977/current/finalized
