HDFS高级功能

你的名字 2022-04-25 02:00 189阅读 0赞

HDFS的六大高级特性：

## 安全模式 ##

安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，让NameNode得到块的位置信息,并对每一个文件对应的数据块副本进行统计,当最小副本条件满足时HDFS自动离开安全模式。如果HDFS出于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，如果HDFS出于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，因此达到最小的副本数量要求是基于datanode启动时的状态来判定的，启动时不会再做任何复制（从而达到最小副本数量要求）

假设我们设置的副本数即(参数dfs.replication是5),那么在datanode上应该有5个副本存在,假设只存在3个副本那么比例就是3/5=0.6,默认的最小的副本率是0.999.因此系统会自动复制副本到其他的dataNode,使得副本率不小于0.99.

安全模式的相关命令:

查看当前状态

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfsadmin -safemode get </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

进入安全模式

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfsadmin -safemode enter </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

强制离开安全模式

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfsadmin -safemode leave </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

一直等待直到安全模式结束

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfsadmin -safemode wait </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

Web查看启动过程 端口50070

![FBIseI.md.png][]

## 回收站 ##

HDFS会为每一个用户创建一个回收站目录：/user/用户名/.Trash/，每一个被用户通过Shell删除的文件/目录，在系统回收站中都一个周期，也就是当系统回收站中的文件/目录在一段时间之后没有被用户恢复的话，HDFS就会自动的把这个文件/目录彻底删除，之后，用户就永远也找不回这个文件/目录了。在HDFS内部的具体实现就是在NameNode中开启了一个后台线程Emptier，这个线程专门管理和监控系统回收站下面的所有文件/目录，对于已经超过生命周期的文件/目录，这个线程就会自动的删除它们，不过这个管理的粒度很大。另外，用户也可以手动清空回收站，清空回收站的操作和删除普通的文件目录是一样的，只不过HDFS会自动检测这个文件目录是不是回收站，如果是，HDFS当然不会再把它放入用户的回收站中了。

设置trashtrash选项

hadoop中的trash选项默认关闭,如果生效,需要更改conf中的core-site.xml

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 </pre></td> 
 <td><pre>&lt;property&gt; &lt;name&gt;fs.trash.interval&lt;/name&gt; &lt;value&gt;1440&lt;/value&gt; &lt;/property&gt; &lt;property&gt; &lt;name&gt;fs.trash.checkpoint.interval&lt;/name&gt; &lt;value&gt;1440&lt;/value&gt; &lt;/property&gt; </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

执行 Hadoop fs -rm -f /文件路径，将文件删除时，文件并不是直接消失在系统中，而是被从当前目录move到了所属用户的回收站中。保留时间（1440分钟=24小时），24小时内，用户可以去回收站找到这个文件，并且恢复它。24小时过后，系统会自动删除这个文件，于是这个文件彻底被删除了。

fs.trash.checkpoint.interval则是指的是检查垃圾回收的检查间隔,应该是小于或者等于fs.trash.checkpoint.。想要恢复数据只需要把数据移动到要恢复的数据即可。

## 快照 ##

Hadoop 2.x HDFS新特性

基于某时间点的数据的备份复制.利用快照,可以针对基本的目录或者整个文件系统,让HDFS在数据损坏时恢复到过去一个正确的时间点,快照比较常见的应用场景书数据备份,以防止一些用户错误或者灾难.

快照功能默认禁用,开启或者禁用快照功能需要针对目录进行操作命令如下

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 3 4 5 6 7 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfsadmin -allowSnapshot&lt;snapshotDir&gt;			#开启快照 hdfs dfsadmin -disallowSnapshot&lt;snapshotDir&gt;		 #取消快照 hdfs dfs -createSnapshot&lt;snapshotDir&gt; [&lt;snapshotName&gt;] # 创建快照 hdfs dfs -deleteSnapshot&lt;snapshotDir&gt; [&lt;snapshotName&gt;] # 删除快照 hdfs dfs -renameSnapshot&lt;snapshotDir&gt; &lt;oldName&gt; &lt;newName&gt; #重命名快照 hdfs snapshotDiff &lt;snapshodir&gt; &lt;snapshoName&gt; &lt;snapshoName&gt; #比较快照不同 hdfs lsSnapshottableDir ##查看快录 </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

开启快照

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfsadmin -allowSnapshot /input Allowing snaphot on /input succeeded </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

创建快照

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 </pre></td> 
 <td><pre>hdfs dfs -createSnapshot /input input_2018-12-19 Created snapshot /input/.snapshot/input_2018-12-19 </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

上传文件

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hadoop fs -put bigtable /input </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

创建快照

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfs -createSnapshot /input input_2018-12-19_2 Created snapshot /input/.snapshot/input_2018-12-19_2 </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

对比快照

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 3 4 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs snapshotDiff /input input_2018-12-19 input_2018-12-19_2 Difference between snapshot input_2018-12-19 and snapshot input_2018-12-19_2 under directory /input: M . + ./bigtable </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

Web查看

![FBoJXj.png][]

恢复数据

恢复数据的方法就是拷贝

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 3 4 5 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfs -cp /input/.snapshot/input_2018-12-19 /input [hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfs -ls /input/input_2018-12-19 Found 2 items -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 51 2018-12-19 10:17 /input/input_2018-12-19/test -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 12 2018-12-19 10:17 /input/input_2018-12-19/write.txt </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 配额 ##

*  setQuota 针对HDFS中的某个目录设置文件和目录数量之和的最大值

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 3 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfsadmin -setQuota 5 /input # 该目录下目录数之和不超过5 #超过5个情况下put文件 #put: The NameSpace quota (directories and files) of directory /input is exceeded: quota=5 file count=8 </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  setSoaceQuota

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 134217728 /input #设置input的存储空间为128M </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  清除配额命令

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1 2 </pre></td> 
 <td><pre>[hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfsadmin -clrQuota /input [hadoop@datanode1 ~]$ hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /input </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 联邦 ##

Federation即为“联邦”，该特性允许一个HDFS集群中存在多个NameNode同时对外提供服务，这些NameNode分管一部分目录（水平切分），彼此之间相互隔离，但共享底层的DataNode存储资源。

【单机namenode的瓶颈大约是在4000台集群，而后则需要使用联邦机制】

什么是Federation机制

Federation是指HDFS集群可使用多个独立的NameSpace(NameNode节点管理)来满足HDFS命名空间的水平扩展 ,这些NameNode分别管理一部分数据，且共享所有DataNode的存储资源。

NameSpace之间在逻辑上是完全相互独立的(即任意两个NameSpace可以有完全相同的文件名)。在物理上可以完全独立(每个NameNode节点管理不同的DataNode)也可以有联系(共享存储节点DataNode)。一个NameNode节点只能管理一个Namespace

Federation机制解决单NameNode存在的以下几个问题

（1）HDFS集群扩展性。每个NameNode分管一部分namespace，相当于namenode是一个分布式的。

（2）性能更高效。多个NameNode同时对外提供服务，提供更高的读写吞吐率。

（3）良好的隔离性。用户可根据需要将不同业务数据交由不同NameNode管理，这样不同业务之间影响很小。

（4）Federation良好的向后兼容性，已有的单Namenode的部署配置不需要任何改变就可以继续工作。

Federation是简单鲁棒的设计

鲁棒性（健壮和强壮）：在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃

由于联盟中各个Namenode之间是相互独立的：Federation整个核心设计大部分改变是在Datanode、Config和Tools，而Namenode本身的改动非常少，这样Namenode原先的鲁棒性不会受到影响。比分布式的Namenode简单，虽然扩展性比真正的分布式的Namenode要小些，但是可以迅速满足需求。

另外一个原因是Federation良好的向后兼容性，可以无缝的支持目前单Namenode架构中的配置。已有的单Namenode的部署配置不需要任何改变就可以继续工作。

Federation不足之处

HDFS Federation并没有完全解决单点故障问题。虽然namenode/namespace存在多个，但是从单namenode/namespace看，仍然存在单点故障。因此 Federation中每个namenode配置成HA高可用集群，以便主namenode挂掉一下，用于快速恢复服务。

![FBTt2D.png][]

## HA ##

通常一个集群只有一个NameNode,所有的元数据由唯一的NameNode负责管理,如果机器或者进程变得不可用,整个集群都会无法工作。知道NameNode恢复工作为止。影响集群的可用性，HDFS高可用通过提供同一集群中运行两个NameNode的方法来解决问题，一台保持活跃（Active）状态对外提供服务，一台处于备用（Standby）状态，两个节点保持数据同步。为了实时同步两个NameNode上的元数据需要一个共享存储系统，可以是NFS QJM 或者Zookeeper,Active的NameNode将共享数据写入到共享系统中去，而Standby监听该系统与ActiveNameNode基本保持一致因此在一个NameNode不能对外提供服务的情况下，可以快速故障转移到另外一个NameNode。

![FBHwNt.png][]

[FBIseI.md.png]: /images/20220210/c146a8826b2b4c3787e8781a4dd51eef.png
[FBoJXj.png]: /images/20220210/577c4dfc47cf4b98a4266b71e7581d57.png
[FBTt2D.png]: /images/20220210/08b44c58c7e84334aa76a9dfaae2fe81.png
[FBHwNt.png]: /images/20220210/b89f41baae154b668db5142a0baa770a.png