hadoop(一HDFS)

hadoop(一HDFS)

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介绍

狭义上来说:

hadoop指的是以下的三大系统:

• HDFS ：分布式文件系统(高吞吐,没有延时要求,容错性,扩展能力)
• MapReduce : 分布式计算系统
• Yarn：分布式样集群资源管理

但是hadoop可不止这三个系统

广义上来说:

hadoop指的是大数据的一个生态圈

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架构模型

1.X版本的架构

NameNode:集群的主节点,主要是管理集群中的各种元数据()

secondaryNameNode:主节点的辅助管理,主节点宕机后无法代替它(SecondaryNameNode 定期合并 fsimage 和 edits, 把 edits 控制在一个范围内 )

DataNode:从节点,主要用于存储集群中的各种数据

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JobTracker:主节点,接收用户的计算请求,并分配给从节点

TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务

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2.x的版本架构模型

数据计算核心模块： 
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配 
NodeManager：负责执行主节点APPmaster分配的任务

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高可用的实现

文件管理系统多了JournalNode,目的是为了实现NameNode里面元数据的同步,当其中一个宕机,另外一个能完美代替它

多了一个备份节点,让Zookeeper来管理实现高可用

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配置的作用

cd /export/servers/hadoop-2.7./etc/hadoop
vim core-site.xml

<configuration>
 <property>
 <name>fs.default.name</name>
 <value>hdfs://node01:8020</value>
 </property>
 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
 </property>
<!-- 缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整 -->
 <property>
 <name>io.file.buffer.size</name>
 <value></value>
 </property>
<!-- 开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 -->
 <property>
 <name>fs.trash.interval</name>
 <value></value>
 </property>
</configuration>

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cd /export/servers/hadoop-2.7./etc/hadoop
vim hdfs-site.xml

<configuration>
 <property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>node01:50090</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>node01:50070</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2</value>
 </property>
<!-- 定义dataNode数据存储的节点位置，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后
多个目录用，进行分割 -->
 <property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 <value>file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas,file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
 <value>file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
 <value>file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
 <value>file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value></value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.permissions</name>
 <value>false</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.blocksize</name>
 <value></value>
 </property>
</configuration>

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HDFS 的架构

HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNod e、DataNode和Secondary NameNode

1、Client：就是客户端。 
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，然后进行存储。 
与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。 
与 DataNode 交互，读取或者写入数据。 
Client 提供一些命令来管理 和访问HDFS，比如启动或者关闭HDFS。 
2、NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。

​ 管理 HDFS 的名称空间 
​ 管理数据块（Block）映射信息 
​ 配置副本策略 
​ 处理客户端读写请求。 
3、DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。

​ 存储实际的数据块。 
​ 执行数据块的读/写操作。 
4、Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。

​ 辅助 NameNode，分担其工作量。 
​ 定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。 
​ 在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。

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NameNode作用 :

1、NameNode元数据信息 文件名，文件目录结构，文件属性(生成时间，副本数，权限)每个 
文件的块列表。 以及列表中的块与块所在的DataNode之间的地址映射关系 在内存中加载文件 
系统中每个文件和每个数据块的引用关系(文件、block、datanode之间的映射信息) 数据会定 
期保存到本地磁盘（fsImage文件和edits文件） 
2、NameNode文件操作 NameNode负责文件元数据的操作 DataNode负责处理文件内容的读写 
请求，数据流不经过NameNode，会询问它跟那个DataNode联系 
3、NameNode副本 文件数据块到底存放到哪些DataNode上，是由NameNode决定的，NN根 
据全局情况做出放置副本的决定 
4、NameNode心跳机制 全权管理数据块的复制，周期性的接受心跳和块的状态报告信息（包 
含该DataNode上所有数据块的列表） 若接受到心跳信息，NameNode认为DataNode工作正 
常，如果在10分钟后还接受到不到DN的心跳，那么NameNode认为DataNode已经宕机 ,这时候 
NN准备要把DN上的数据块进行重新的复制。 块的状态报告包含了一个DN上所有数据块的列 
表，blocks report 每个1小时发送一次.

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DataNode作用 
提供真实文件数据的存储服务。 
1、Data Node以数据块的形式存储HDFS文件 
2、Data Node 响应HDFS 客户端读写请求 
3、Data Node 周期性向NameNode汇报心跳信息 
4、Data Node 周期性向NameNode汇报数据块信息 
5、Data Node 周期性向NameNode汇报缓存数据块信息

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HDFS 文件副本机制 
所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中,作用如下

1. 一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘，引入块机制,可以很好的解决这个问题

2. 使用块作为文件存储的逻辑单位可以简化存储子系统

3. 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力

机架感知 
HDFS分布式文件系统的内部有一个副本存放策略：以默认的副本数=3为例： 
1、第一个副本块存本机

2、第二个副本块存跟本机同机架内的其他服务器节点

3、第三个副本块存不同机架的一个服务器节点上

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HDFS 的元数据辅助管理

当 Hadoop 的集群当中, NameNode的所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中,这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息, 元数据信息的保存目录配置在了 hdfssite.xml 当中

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>
file:///export/servers/hadoop2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,
file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2
</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-
2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value
</property>>

11.1 FsImage 和 Edits 详解

edits

• edits 存放了客户端最近一段时间的操作日志
• 客户端对 HDFS 进行写文件时会首先被记录在 edits 文件中
• edits 修改时元数据也会更新

fsimage

• NameNode 中关于元数据的镜像, 一般称为检查点, fsimage 存放了一份比较完整的元数据信息
• 因为 fsimage 是 NameNode 的完整的镜像, 如果每次都加载到内存生成树状拓扑结构，这是非常耗内存和CPU, 所以一般开始时对 NameNode 的操作都放在 edits 中
• fsimage 内容包含了 NameNode 管理下的所有 DataNode 文件及文件 block 及 block所在的 DataNode 的元数据信息
• .随着 edits 内容增大, 就需要在一定时间点和 fsimage 合并

11.4 SecondaryNameNode 如何辅助管理 fsimage 与 edits 文件?

SecondaryNameNode 定期合并 fsimage 和 edits, 把 edits 控制在一个范围内

配置 SecondaryNameNode

SecondaryNameNode 在 conf/masters 中指定

在 masters 指定的机器上, 修改 hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>host:50070</value>
</property>

修改 core-site.xml , 这一步不做配置保持默认也可以

<!-- 多久记录一次 HDFS 镜像, 默认 1小时 -->
<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value></value>
</property>
<!-- 一次记录多大, 默认 64M -->
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value></value>
</property>

• SecondaryNameNode 通知 NameNode 切换 editlog
• SecondaryNameNode 从 NameNode 中获得 fsimage 和 editlog(通过http方式)
• SecondaryNameNode 将 fsimage 载入内存, 然后开始合并 editlog, 合并之后成为新的fsimage
• SecondaryNameNode 将新的 fsimage 发回给 NameNode
• NameNode 用新的 fsimage 替换旧的 fsimage

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HDFS---API常规操作

常用Maven依赖

<dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-common</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-client</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>junit</groupId>
 <artifactId>junit</artifactId>
 <version>RELEASE</version>
 </dependency>
 </dependencies>
 <build>
 <plugins>
 <plugin>
 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
 <version>3.1</version>
 <configuration>
 <source>1.8</source>
 <target>1.8</target>
 <encoding>UTF-8</encoding>
 <!--    <verbal>true</verbal>-->
 </configuration>
 </plugin>
 <plugin>
 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
 <version>2.4.3</version>
 <executions>
 <execution>
 <phase>package</phase>
 <goals>
 <goal>shade</goal>
 </goals>
 <configuration>
 <minimizeJar>true</minimizeJar>
 </configuration>
 </execution>
 </executions>
 </plugin>

 </plugins>
 </build>

获取 FileSystem

 @Test
 public void getFileSystem2() throws URISyntaxException, IOException {
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration());

 System.out.println(fileSystem);
 }

hdfs文件的遍历

 /*
     hdfs文件的遍历
     */
 @Test
 public void listFiles() throws URISyntaxException, IOException {
 //1:获取FileSystem实例
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration());

 //2:调用方法listFiles 获取 /目录下所有的文件信息
 RemoteIterator<LocatedFileStatus> iterator = fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);

 //3:遍历迭代器
 while (iterator.hasNext()){
 LocatedFileStatus fileStatus = iterator.next();

 //获取文件的绝对路径 : hdfs://node01:8020/xxx
 System.out.println(fileStatus.getPath() + "----" +fileStatus.getPath().getName());

 //文件的block信息
 BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
 System.out.println("block数:"+blockLocations.length);
 }
 }

hdfs创建文件夹

/*
        hdfs创建文件夹
     */
 @Test
 public void mkdirsTest() throws URISyntaxException, IOException {
 //1:获取FileSystem实例
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration());

 //2:创建文件夹
 //boolean bl = fileSystem.mkdirs(new Path("/aaa/bbb/ccc"));
        fileSystem.create(new Path("/aaa/bbb/ccc/a.txt"));
        fileSystem.create(new Path("/aaa2/bbb/ccc/a.txt"));
 //System.out.println(bl);

 //3: 关闭FileSystem
 //fileSystem.close();

 }

实现文件的下载

/*
      实现文件的下载
     */

 @Test
 public void downloadFile2() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
 //1:获取FileSystem
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration(),"root");
 //2:调用方法，实现文件的下载

        fileSystem.copyToLocalFile(new Path("/a.txt"), new Path("D://a4.txt"));

 //3:关闭FileSystem
        fileSystem.close();
 }

文件的上传

/*
     文件的上传
     */
 @Test
 public void uploadFile() throws URISyntaxException, IOException {
 //1:获取FileSystem
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration());

 //2:调用方法，实现上传
        fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("D://set.xml"), new Path("/"));

 //3:关闭FileSystem
        fileSystem.close();


 }

小文件的合并

/*
      小文件的合并
     */
 @Test
 public void mergeFile() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
 //1:获取FileSystem（分布式文件系统）
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://node01:8020"), new Configuration(),"root");

 //2:获取hdfs大文件的输出流
 FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(new Path("/big_txt.txt"));

 //3:获取一个本地文件系统
 LocalFileSystem localFileSystem = FileSystem.getLocal(new Configuration());

 //4:获取本地文件夹下所有文件的详情
 FileStatus[] fileStatuses = localFileSystem.listStatus(new Path("D:\\input"));

 //5:遍历每个文件，获取每个文件的输入流
 for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
 FSDataInputStream inputStream = localFileSystem.open(fileStatus.getPath());

 //6:将小文件的数据复制到大文件
 IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
 IOUtils.closeQuietly(inputStream);
 }

 //7:关闭流
 IOUtils.closeQuietly(outputStream);
        localFileSystem.close();
        fileSystem.close();
 }