1. HDFS前言

• 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

2.HDFS的概念和特性

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

（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)

3. HDFS的shell(命令行客户端)操作

3.1 HDFS命令行客户端使用

HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：

3.2 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 (版本不支持该命令)
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 改组
-chmod 改权限
-chown 改所属用户
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
hadoop fs -chgrp root /tmp/qwe

-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

4. hdfs的工作机制

4.1 概述

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

4.2 HDFS写数据流程

4.2.1 概述
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

4.2.2 详细步骤图

4.2.3 详细步骤解析

1、与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。

4.3. HDFS读数据流程

4.3.1 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

4.3.2 详细步骤图

4.3.3 详细步骤解析

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

5. NAMENODE工作机制

5.1 NAMENODE职责

NAMENODE职责：
负责客户端请求的响应
元数据的管理（查询，修改）

5.2 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）

5.2.1 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

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

5.2.2 元数据手动查看
可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml
5.2.3 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的详细过程

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

6. DATANODE的工作机制

6.1 概述

1、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 reportinginterval 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>

6.2 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