【大数据】——HDFS运行原理及使用

痛定思痛。 2022-03-27 12:47 301阅读 0赞

### **一、简介** ###

**         HDFS**（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（[中文][Link 1]，[英文][Link 2]）。

**HDFS有很多特点**：

**① **保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。

**② **运行在廉价的机器上。

**③ **适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjEwNDIzMC04MTA5YWM1MTNkZTE0ZmUxYjExNWI3NzU1ODE3NTFmMi5qcGc][]

如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

***NameNode***：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；

***SecondaryNameNode***：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

***DataNode**：Slave*节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。

***热备份***：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

***冷备份***：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。

***fsimage***:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）

***edits***：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

**namenode内存中存储的是=fsimage+edits。**

SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

--------------------

### **二、工作原理** ###

**写操作：**

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjE2MjkyMS0yZGU5ZDI4ZGY5YjU0ZmU2YTk3YTZmZDg4ZjFjYjAzZi5qcGc][]

有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。

**a.** Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;

**b.** Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。

**c.** NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。

Block1: host2,host1,host3

Block2: host7,host8,host4

原理：

NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。

若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。

若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。

**d.** client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。

流式写入过程，

** 1>**将64M的block1按64k的package划分;

**2>**然后将第一个package发送给host2;

**3>**host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；

**4>**host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。

**5>**以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。

**6>**host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。

**7>**client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

**8>**发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。

**9>**发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。

**10>**client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

**分析，**通过写过程，我们可以了解到：

**①**写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。

**②**在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。

**③**挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。

**读操作：**

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjE2MzAxNy1mYzYxMzg3OTgzNWM0MDI4ODZiNzVlMDU5M2NhNTJlZC5qcGc][]

读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。

那么，读操作流程为：

**a.** client向namenode发送读请求。

**b.** namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。

block1:host2,host1,host3

block2:host7,host8,host4

**c.** block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；

上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：

**优选读取本机架上的数据**。

## 三.HDFS读数据分析 ##

**1.概述**

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。

**2.读数据步骤详解**

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAxODAzNDQ2NjYtMjE4MjUwNDgwLnBuZw][]

（图片来源于网络，仅供参考）

1）客户端向namenode发起RPC调用，请求读取文件数据。

2）namenode检查文件是否存在，如果存在则获取文件的元信息（blockid以及对应的datanode列表）。

3）客户端收到元信息后选取一个网络距离最近的datanode，依次请求读取每个数据块。客户端首先要校检文件是否损坏，如果损坏，客户端会选取另外的datanode请求。

4）datanode与客户端简历socket连接，传输对应的数据块，客户端收到数据缓存到本地，之后写入文件。

5）依次传输剩下的数据块，直到整个文件合并完成。

> 从某个Datanode获取的数据块有可能是损坏的，损坏可能是由Datanode的存储设备错误、网络错误或者软件bug造成的。HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和(checksum)检查。当客户端创建一个新的HDFS文件，会计算这个文件每个数据块的校验和，并将校验和作为一个单独的隐藏文件保存在同一个HDFS名字空间下。当客户端获取文件内容后，它会检验从Datanode获取的数据跟相应的校验和文件中的校验和是否匹配，如果不匹配，客户端可以选择从其他Datanode获取该数据块的副本。

## 四.HDFS删除数据分析 ##

HDFS删除数据比较流程相对简单，只列出详细步骤:

1）客户端向namenode发起RPC调用，请求删除文件。namenode检查合法性。

2）namenode查询文件相关元信息，向存储文件数据块的datanode发出删除请求。

3）datanode删除相关数据块。返回结果。

4）namenode返回结果给客户端。

> 　　当用户或应用程序删除某个文件时，这个文件并没有立刻从HDFS中删除。实际上，HDFS会将这个文件重命名转移到/trash目录。只要文件还在/trash目录中，该文件就可以被迅速地恢复。文件在/trash中保存的时间是可配置的，当超过这个时间时，Namenode就会将该文件从名字空间中删除。删除文件会使得该文件相关的数据块被释放。注意，从用户删除文件到HDFS空闲空间的增加之间会有一定时间的延迟。只要被删除的文件还在/trash目录中，用户就可以恢复这个文件。如果用户想恢复被删除的文件，他/她可以浏览/trash目录找回该文件。/trash目录仅仅保存被删除文件的最后副本。/trash目录与其他的目录没有什么区别，除了一点：在该目录上HDFS会应用一个特殊策略来自动删除文件。目前的默认策略是删除/trash中保留时间超过6小时的文件。将来，这个策略可以通过一个被良好定义的接口配置。
> 
> 　　当一个文件的副本系数被减小后，Namenode会选择过剩的副本删除。下次心跳检测时会将该信息传递给Datanode。Datanode遂即移除相应的数据块，集群中的空闲空间加大。同样，在调用setReplication API结束和集群中空闲空间增加间会有一定的延迟。

##  五.NameNode元数据管理原理分析 ##

**1.概述**

首先明确namenode的职责：响应客户端请求、管理元数据。

namenode对元数据有三种存储方式：

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）

细节：HDFS不适合存储小文件的原因，每个文件都会产生元信息，当小文件多了之后元信息也就多了，对namenode会造成压力。

**2.对三种存储机制的进一步解释**

内存元数据就是当前namenode正在使用的元数据，是存储在内存中的。

磁盘元数据镜像文件是内存元数据的镜像，保存在namenode工作目录中，它是一个准元数据，作用是在namenode宕机时能够快速较准确的恢复元数据。称为fsimage。

数据操作日志文件是用来记录元数据操作的，在每次改动元数据时都会追加日志记录，如果有完整的日志就可以还原完整的元数据。主要作用是用来完善fsimage，减少fsimage和内存元数据的差距。称为editslog。

**3.checkpoint机制分析**

因为namenode本身的任务就非常重要，为了不再给namenode压力，日志合并到fsimage就引入了另一个角色secondarynamenode。secondarynamenode负责定期把editslog合并到fsimage，“定期”是namenode向secondarynamenode发送RPC请求的，是按时间或者日志记录条数为“间隔”的，这样即不会浪费合并操作又不会造成fsimage和内存元数据有很大的差距。因为元数据的改变频率是不固定的。

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）。

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAyMDQxMTM3NjAtODc4NTk3NDQyLnBuZw][]

（图片来源于网络，仅供参考）

1）namenode向secondarynamenode发送RPC请求，请求合并editslog到fsimage。

2）secondarynamenode收到请求后从namenode上读取（通过http服务）editslog（多个，滚动日志文件）和fsimage文件。

3）secondarynamenode会根据拿到的editslog合并到fsimage。形成最新的fsimage文件。（中间有很多步骤，把文件加载到内存，还原成元数据结构，合并，再生成文件，新生成的文件名为fsimage.checkpoint）。

4）secondarynamenode通过http服务把fsimage.checkpoint文件上传到namenode，并且通过RPC调用把文件改名为fsimage。

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。

关于checkpoint操作的配置：

> 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

editslog和fsimage文件存储在$dfs.namenode.name.dir/current目录下，这个目录可以在hdfs-site.xml中配置的。这个目录下的文件结构如下：

![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAyMTA5MzY5NzgtMTUzMjI0NjI5My5wbmc][]

包括edits日志文件（滚动的多个文件），有一个是edits\_inprogress\_\*是当前正在写的日志。fsimage文件以及md5校检文件。seen\_txid是记录当前滚动序号，代表seen\_txid之前的日志都已经合并完成。

> 　　$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的数字恢复。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，不然会发生重启namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的信息。

### **六、HDFS中常用到的命令** ###

1、hadoop fs

hadoop fs -ls /
    hadoop fs -lsr
    hadoop fs -mkdir /user/hadoop
    hadoop fs -put a.txt /user/hadoop/
    hadoop fs -get /user/hadoop/a.txt /
    hadoop fs -cp src dst
    hadoop fs -mv src dst
    hadoop fs -cat /user/hadoop/a.txt
    hadoop fs -rm /user/hadoop/a.txt
    hadoop fs -rmr /user/hadoop/a.txt
    hadoop fs -text /user/hadoop/a.txt
    hadoop fs -copyFromLocal localsrc dst 与hadoop fs -put功能类似。
    hadoop fs -moveFromLocal localsrc dst 将本地文件上传到hdfs，同时删除本地文件。

2、hadoop fsadmin

hadoop dfsadmin -report
    hadoop dfsadmin -safemode enter | leave | get | wait
    hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth 1000

3、hadoop fsck

4、start-balancer.sh

### 七、java接口 ###

最简单的从Hadoop URL读取数据 （这里在Eclipse上连接HDFS编译运行）

package filesystem;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.net.MalformedURLException;
    import java.net.URL;
    
    import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;
    import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
    
    public class URLCat {
        static {
            URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
        }
        public static void main(String[] args) throws MalformedURLException, IOException {
            InputStream in = null;
            String input = "hdfs://192.168.92.138:9000/user/test.txt";
            try {
                in = new URL(input).openStream();
                IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096,false);
            }finally {
                IOUtils.closeStream(in);
            }
        }
    }

这里调用Hadoop的IOUtils类，在输入流和输出流之间复制数据（in和System.out）最后两个参数用于第一个设置复制的缓冲区大小，第二个设置结束后是否关闭数据流。

还可以通过FileSystem API读取数据

代码如下：

package filesystem;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.net.URI;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
    
    public class FileSystemCat {
    
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            String uri = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/test.txt";
            Configuration conf = new Configuration();
    
            FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),conf);
            InputStream in = null;
            try {
                in = fs.open(new Path(uri));
                IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024,false);
            }finally {
                IOUtils.closeStream(in);
            }
        }
    }

这里调用open()函数来获取文件的输入流，FileSystem的get()方法获取FileSystem实例。

使用FileSystem API写入数据

代码如下：

package filesystem;
    
    import java.io.BufferedInputStream;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileNotFoundException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.URI;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
    import org.apache.hadoop.util.Progressable;
    
    public class FileCopyWithProgress {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            String localSrc = "E:\\share\\input\\2007_12_1.txt";
            String dst = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/logs/2008_10_2.txt";
            
            InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(localSrc));
            
            Configuration conf = new Configuration();
            FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst),conf);
            OutputStream out = fs.create(new Path(dst),new Progressable() {
                public void progress() {
                    System.out.print("*");
                }
            });
            IOUtils.copyBytes(in, out, 1024,true);
        }
    }

FileSystem的create()方法用于新建文件,返回FSDataOutputStream对象。 Progressable()用于传递回掉窗口，可以用来把数据写入datanode的进度通知给应用。

使用FileSystem API删除数据

代码如下：

package filesystem;
    
    import java.net.URI;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    
    public class FileDelete {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception{
            String uri = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/1400.txt";
            
            Configuration conf = new Configuration();
            FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),conf);
            fs.delete(new Path(uri));
    
        }
    
    }

使用delete()方法来永久性删除文件或目录。

FileSystem的其它一些方法：

*  public boolean mkdirs(Path f)  throws IOException  用来创建目录，创建成功返回true。
 *  public FileStatus getFileStates(Path f) throws FIleNotFoundException 用来获取文件或目录的FileStatus对象。
 *  public FileStatus\[ \] listStatus(Path f)throws IOException  列出目录中的内容
 *  public FileStatus\[ \] globStatu(Path pathPattern) throws IOException 返回与其路径匹配于指定模式的所有文件的FileStatus对象数组，并按路径排序

参考文章：

1、[https://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html][https_www.cnblogs.com_laov_p_3434917.html]

2、[https://www.cnblogs.com/caiyisen/p/7395843.html][https_www.cnblogs.com_caiyisen_p_7395843.html]

3、www.cnblogs.com/wxisme/p/6270860.html

[Link 1]: http://www.open-open.com/lib/view/open1328763454608.html
[Link 2]: http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//archive/gfs-sosp2003.pdf
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjEwNDIzMC04MTA5YWM1MTNkZTE0ZmUxYjExNWI3NzU1ODE3NTFmMi5qcGc]: /images/20220327/370fbfbecdb64407b1c0a11b5199679b.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjE2MjkyMS0yZGU5ZDI4ZGY5YjU0ZmU2YTk3YTZmZDg4ZjFjYjAzZi5qcGc]: /images/20220327/1c1b073e5ec54131841ae15c4d20ffcb.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMwLmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzUyMDcyLzIwMTMxMS8yNjE2MzAxNy1mYzYxMzg3OTgzNWM0MDI4ODZiNzVlMDU5M2NhNTJlZC5qcGc]: /images/20220327/a309aca14adf407ea14e91bf5dd09892.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAxODAzNDQ2NjYtMjE4MjUwNDgwLnBuZw]: /images/20220327/3ea84395a60b4f61b12722601a821182.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAyMDQxMTM3NjAtODc4NTk3NDQyLnBuZw]: /images/20220327/5f848496ab6a4ca48817de70d65db939.png
[aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE1LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvNzM1MTE5LzIwMTcwMS83MzUxMTktMjAxNzAxMTAyMTA5MzY5NzgtMTUzMjI0NjI5My5wbmc]: /images/20220327/8922787d9f4a4ba1b22a476d071ce9b9.png
[https_www.cnblogs.com_laov_p_3434917.html]: https://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
[https_www.cnblogs.com_caiyisen_p_7395843.html]: https://www.cnblogs.com/caiyisen/p/7395843.html