HDFS的介绍

设计思想

• 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
• 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
• 重点概念：文件切块，副本存放，元数据

HDSF的重要特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；

重要特性如下：

（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M

（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担

——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）

（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担

---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）

（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

HDFS基本操作

HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：

hadoop    fs -ls /

HDFS客户端支持的命令参数

[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]

[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]

[-checksum <src> ...]

[-chgrp [-R] GROUP PATH...]

[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]

[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]

[-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]

[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]

[-count [-q] <path> ...]

[-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]

[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]

[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]

[-df [-h] [<path> ...]]

[-du [-s] [-h] <path> ...]

[-expunge]

[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]

[-getfacl [-R] <path>]

[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]

[-help [cmd ...]]

[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]

[-mkdir [-p] <path> ...]

[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]

[-moveToLocal <src> <localdst>]

[-mv <src> ... <dst>]

[-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]

[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]

[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]

[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]

[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]

[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]

[-stat [format] <path> ...]

[-tail [-f] <file>]

[-test -[defsz] <path>]

[-text [-ignoreCrc] <src> ...]

[-touchz <path> ...]

[-usage [cmd ...]]

常用命令参数介绍

-help

功能：输出这个命令参数手册

-ls                  

功能：显示目录信息

示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/

备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写

-->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果

-mkdir              

功能：在hdfs上创建目录

示例：hadoop fs  -mkdir  -p  /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal            

功能：从本地剪切粘贴到hdfs

示例：hadoop  fs  - moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb/cc/dd

-moveToLocal              

功能：从hdfs剪切粘贴到本地

示例：hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt

--appendToFile  

功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾

示例：hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt

可以简写为：

Hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  /hello.txt

-cat  

功能：显示文件内容  

示例：hadoop fs -cat  /hello.txt

-tail                 

功能：显示一个文件的末尾

示例：hadoop  fs  -tail  /weblog/access_log.1

-text                  

功能：以字符形式打印一个文件的内容

示例：hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1

-chgrp

-chmod

-chown

功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限

示例：

hadoop  fs  -chmod  666  /hello.txt

hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hello.txt

-copyFromLocal    

功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去

示例：hadoop  fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz  /aaa/

-copyToLocal      

功能：从hdfs拷贝到本地

示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-cp              

功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径

示例： hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

-mv                     

功能：在hdfs目录中移动文件

示例： hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /

-get              

功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地

示例：hadoop fs -get  /aaa/jdk.tar.gz

-getmerge             

功能：合并下载多个文件

示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...

hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum

-put                

功能：等同于copyFromLocal

示例：hadoop  fs  -put  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

-rm                

功能：删除文件或文件夹

示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/

-rmdir                 

功能：删除空目录

示例：hadoop  fs  -rmdir   /aaa/bbb/ccc

-df               

功能：统计文件系统的可用空间信息

示例：hadoop  fs  -df  -h  /

-du

功能：统计文件夹的大小信息

示例：

hadoop  fs  -du  -s  -h /aaa/*

-count         

功能：统计一个指定目录下的文件节点数量

示例：hadoop fs -count /aaa/

-setrep                

功能：设置hdfs中文件的副本数量

示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz

HDFS的工作原理

概要

1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode  (Secondary Namenode)

2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据

3. DataNode 负责管理用户的文件数据块

4. 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

5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上

6. 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

7. 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

详细步骤解析

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

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

A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

B、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)

C、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

checkpoint的附带作用

namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，

可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据

元数据目录说明

在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/

|-- VERSION

|-- edits_*

|-- fsimage_0000000000008547077

|-- fsimage_0000000000008547077.md5

`-- seen_txid

其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>

<name>dfs.name.dir</name>

<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>

</property>

hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>

<description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，

如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1、VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013

namespaceID=934548976

clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196

cTime=0

storageType=NAME_NODE

blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115

layoutVersion=-47

其中
　　（1）、namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
　　（2）、storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）；
　　（3）、cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
　　（4）、layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用；
　　（5）、clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明

a、使用如下命令格式化一个Namenode：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b、使用如下命令格式化其他Namenode：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：

$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。

　　（6）、blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
　　
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯。

3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。

补充：seen_txid

文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

DATANODE的工作机制

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>

2、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-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized