Hadoop 学习笔记之HDFS

一、HDFS概述

1、定义

HDFS 是一个分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，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

2、使用场景

1. 需要存储和处理海量数据（如日志分析、数据仓库）
2. 一次写入、多次读取的场景（如数据分析和机器学习）
3. 对延迟要求不高但需要高吞吐量的应用

3、优缺点

优点：

1. 高容错性和可靠性 ：数据自动保存多个副本(默认3个)，确保数据在硬件故障时仍可用；即使某一节点失效，其他副本仍可提供数据访问；某一副本丢失可自动恢复
2. 支持大规模数据存储 ：能够处理GB,TB,PB级别规模的数据；能够处理百万以上级别的文件数量
3. 廉价硬件的高效利用 ：可以运行在普通廉价硬件上，通过分布式架构实现高性能存储和访问

缺点：

1. 不适合低延时数据访问 ：不能实现毫秒级的数据存储
2. 无法高效的对大量小文件进行存储 ：大量小文件会占用 NameNode 大量内存和块信息；小文件存储的寻址时间会超过读取时间，违反了hdfs的设计目标
3. 不支持并发写入和文件随机修改 ：一个文件只能有一个写，不支持多线程写；文件仅支持追加，不支持随机修改

4、组成架构

NameNode+ DataNode + Secondary NameNode + Client

1. NameNode 是管理者，管理hdfs的名称空间；配置副本策略；管理数据块映射信息；处理客户端读写请求
2. DataNode 是执行者，存储实际的数据块；执行数据块的读写操作
3. Secondary NameNode 并非 NameNode 的热备；当 NameNode 实际挂掉的时候，并不能马上替换 NameNode 并提供服务；辅助NameNode ，分担其工作量；比如定期合并 Fsimage 和Edits ，并推送给 NameNode ；在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode
4. Client 客户端。文件切分, 文件上传 HDFS 的时候, Client 将文件分成一个一个的块, 然后进行上传; 与 NameNode 交互, 获取文件的位置信息; 与 DataNode 交互, 读取或写入数据; 提供一些命令来管理、访问 HDFS ,比如 NameNode 格式化、增删改查操作

5、文件块（Block）

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

1. 文件块默认128M -> 磁盘传输速率普遍每秒传输100M左右文件
2. 设置太小 -> 文件块太多; 增加寻址时间
3. 设置太大 -> 文件传输时间增加;远远大于寻址时间;处理数据会非常慢
4. 总结: 文件块大小设置取决于磁盘传输速率

二、HDFS 的 Shell 操作

1、常用命令:

• 上传 : hadoop fs -put 本地文件路径 hdfs文件路径 (-moveFromLocal \ -copyFromLocal)
• 下载 : hadoop fs -get 本地文件路径 hdfs文件路径 (-copyToLocal)
• 追加 : hadoop fs -appendToFile 本地文件路径 hdfs文件路径
• 显示目录信息 : hadoop fs -ls hdfs文件路径
• 显示文件内容 : hadoop fs -cat hdfs文件路径
• 创建路径 : hadoop fs -mkdir hdfs文件路径
• 拷贝 : hadoop fs -cp hdfs文件路径 hdfs文件路径
• 移动文件 : hadoop fs -mv hdfs文件路径 hdfs文件路径
• 显示末尾 : hadoop fs -tail hdfs文件路径
• 删除文件 : hadoop fs -rm hdfs文件路径 (-rm -r 递归删除)
• 文件夹大小 : hadoop fs -du -s -h hdfs文件路径 (-h显示每一个文件的大小)
• 设置副本数量 : hadoop fs -setrep 数量 hadoop fs -setrep

三、HDFS的读写流程

1、文件写入流程

1. 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件(将需要写入的文件名、文件大小等信息告诉 NameNode)，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，如果通过检查。NameNode 会将操作写入 EditLog
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 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。每个 DataNode 写完一个块后，会返回确认信息
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
9. 写完数据，关闭输出流
10. 发送完成信号给 NameNode

在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据

• 节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和

副本节点选择：

1. 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。
2. 第二个副本在另一个机架的随机一个节点
3. 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点

2、HDFS读数据流程

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写给输入流，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

四、NameNode 和 SecondaryNameNode

1、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、Secondary NameNode工作

1. Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint(检查点)，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

3、Fsimage和Edits解析

NameNode 被格式化之后，将在 $hadoop$/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件

fsimage_0000000000000000000、fsimage_0000000000000000000.md5、seen_txid、VERSION

1. Fsimage (镜像文件)：HDFS 文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含 HDFS 文件系统的所有目录和文件 inode 的序列化信息
2. Edits (编辑日志)：存放 HDFS 文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中
3. seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
4. 每次 NameNode启动的时候都会将 Fsimage 文件读入内存，加载 Edits 里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成 NameNode 启动的时候就将 Fsimage 和 Edits 文件进行了合并

4、CheckPoint时间设置

• 通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次（hdfs-default.xml）

<property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600s</value> </property>

• 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>60s</value> <description> 1分钟检查一次操作次数</description> </property>

五、DataNode

1、DataNode工作机制

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. 心跳机制每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

2、数据完整性

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