注:演示纠删码和异构存储需要一共5台服务器。尽量拿另外一套集群。提前准备5台服务器的集群。
一、纠删码基本概述
1.纠删码原理
HDFS默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。Hadoop3.x引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间
2.纠删码操作相关的命令
[delopy@hadoop102 ~]$ hdfs ec
Usage: bin/hdfs ec [COMMAND]
[-listPolicies]
[-addPolicies -policyFile <file>]
[-getPolicy -path <path>]
[-removePolicy -policy <policy>]
[-setPolicy -path <path> [-policy <policy>] [-replicate]]
[-unsetPolicy -path <path>]
[-listCodecs]
[-enablePolicy -policy <policy>]
[-disablePolicy -policy <policy>]
[-help <command-name>].
3.查看当前支持的纠删码策略
[delopy@hadoop102 ~]$ hdfs ec -listPolicies
Erasure Coding Policies:
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-10-4-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=10, numParityUnits=4]], CellSize=1048576, Id=5], State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-3-2-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=3, numParityUnits=2]], CellSize=1048576, Id=2], State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=1], State=ENABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-LEGACY-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs-legacy, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=3], State=DISABLED
ErasureCodingPolicy=[Name=XOR-2-1-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=xor, numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED
4.纠删码策略解释
RS-3-2-1024k:使用RS编码,每3个数据单元,生成2个校验单元,共5个单元,也就是说:这5个单元中,只要有任意的3个单元存在(不管是数据单元还是校验单元,只要总数=3),就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
RS-10-4-1024k:使用RS编码,每10个数据单元(cell),生成4个校验单元,共14个单元,也就是说:这14个单元中,只要有任意的10个单元存在(不管是数据单元还是校验单元,只要总数=10),就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
RS-6-3-1024k:使用RS编码,每6个数据单元,生成3个校验单元,共9个单元,也就是说:这9个单元中,只要有任意的6个单元存在(不管是数据单元还是校验单元,只要总数=6),就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
RS-LEGACY-6-3-1024k:策略和上面的RS-6-3-1024k一样,只是编码的算法用的是rs-legacy。
XOR-2-1-1024k:使用XOR编码(速度比RS编码快),每2个数据单元,生成1个校验单元,共3个单元,也就是说:这3个单元中,只要有任意的2个单元存在(不管是数据单元还是校验单元,只要总数= 2),就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
二、纠删码案例实操
纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。
默认只开启对RS-6-3-1024k策略的支持,如要使用别的策略需要提前启用。
1.需求
将/input目录设置为RS-3-2-1024k策略
2.具体步骤
#1.开启对RS-3-2-1024k策略的支持
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs ec -enablePolicy -policy RS-3-2-1024k
Erasure coding policy RS-3-2-1024k is enabled
#2.在HDFS创建目录,并设置RS-3-2-1024k策略
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs dfs -mkdir /input
[delopy@hadoop202 hadoop]$ hdfs ec -setPolicy -path /input -policy RS-3-2-1024k
#3.上传文件,并查看文件编码后的存储情况
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs dfs -put web.log /input
注:你所上传的文件需要大于2M才能看出效果。(低于2M,只有一个数据单元和两个校验单元)
#4.查看存储路径的数据单元和校验单元,并作破坏实验
三、异构存储(冷热数据分离)
异构存储主要解决,不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。
1.存储类型和存储策略
#1.关于存储类型
RAM_DISK:(内存镜像文件系统)
SSD:(SSD固态硬盘)
DISK:(普通磁盘,在HDFS中,如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK)
ARCHIVE:(没有特指哪种存储介质,主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质,用来解决数据量的容量扩增的问题,一般用于归档)
#2.关于存储策略
说明:从Lazy_Persist到Cold,分别代表了设备的访问速度从快到慢
2.异构存储Shell操作
#1.查看当前有哪些存储策略可以用
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -listPolicies
#2.为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略
hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path xxx -policy xxx
#3.获取指定路径(数据存储目录或文件)的存储策略
hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx
#4.取消存储策略;执行改命令之后该目录或者文件,以其上级的目录为准,如果是根目录,那么就是HOT
hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path xxx
#5.查看文件块的分布
bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations
#6.查看集群节点
hadoop dfsadmin -report
四、异构存储环境准备
1.测试环境描述
服务器规模:5台
集群配置:副本数为2,创建好带有存储类型的目录(提前创建)
集群规划:
节点 |
存储类型分配 |
hadoop102 |
RAM_DISK,SSD |
hadoop103 |
SSD,DISK |
hadoop104 |
DISK,RAM_DISK |
hadoop105 |
ARCHIVE |
hadoop106 |
ARCHIVE |
2.配置文件信息
#1.为hadoop102节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>[SSD]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/ssd,[RAM_DISK]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/ram_disk</value>
</property>
#2.为hadoop103节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>[SSD]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/ssd,[DISK]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/disk</value>
</property>
#3.为hadoop104节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>[RAM_DISK]file:///opt/module/hdfsdata/ram_disk,[DISK]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/disk</value>
</property>
#4.为hadoop105节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/archive</value>
</property>
#5.为hadoop106节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop/hdfsdata/archive</value>
</property>
3.数据准备
#1.启动集群
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs namenode -format
[delopy@hadoop102 hadoop]$ myhadoop.sh start
#2.并在HDFS上创建文件目录
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hadoop fs -mkdir /hdfsdata
#3.并将文件资料上传
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop/NOTICE.txt /hdfsdata
五、HOT存储策略案例
#1.最开始我们未设置存储策略的情况下,我们获取该目录的存储策略
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path /hdfsdata
#2.我们查看上传的文件块分布
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
未设置存储策略,所有文件块都存储在DISK下。所以,默认存储策略为HOT。
六、WARM存储策略测试
#1.接下来我们为数据降温
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy WARM
#2.再次查看文件块分布,我们可以看到文件块依然放在原处。
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
#3.我们需要让他HDFS按照存储策略自行移动文件块
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs mover /hdfsdata
#4.再次查看文件块分布
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
文件块一半在DISK,一半在ARCHIVE,符合我们设置的WARM策略
七、COLD策略测试
#1.我们继续将数据降温为cold
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy COLD
注意:当我们将目录设置为COLD并且我们未配置ARCHIVE存储目录的情况下,不可以向该目录直接上传文件,会报出异常。
#2.手动转移
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs mover /hdfsdata
#3.检查文件块的分布
[delopy@hadoop102 hadoop]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.106:9866,DS-827b3f8b-84d7-47c6-8a14-0166096f919d,ARCHIVE]]
所有文件块都在ARCHIVE,符合COLD存储策略。
八、ONE_SSD策略测试
#1.接下来我们将存储策略从默认的HOT更改为One_SSD
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy One_SSD
#2.手动转移文件块
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs mover /hdfsdata
#3.转移完成后,我们查看文件块分布,
[delopy@hadoop102 hadoop]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]
文件块分布为一半在SSD,一半在DISK,符合One_SSD存储策略。
九、 ALL_SSD策略测试
#1.接下来,我们再将存储策略更改为All_SSD
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy All_SSD
#2.手动转移文件块
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs mover /hdfsdata
#3.查看文件块分布,我们可以看到,
[delopy@hadoop102 hadoop]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.102:9866,DS-c997cfb4-16dc-4e69-a0c4-9411a1b0c1eb,SSD], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]
所有的文件块都存储在SSD,符合All_SSD存储策略。
十、LAZY_PERSIST策略测试
#1.继续改变策略,将存储策略改为lazy_persist
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy lazy_persist
#2.手动转移文件块
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs mover /hdfsdata
#3.查看文件块分布
[delopy@hadoop102 hadoop]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations
[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]
这里我们发现所有的文件块都是存储在DISK,按照理论一个副本存储在RAM_DISK,其他副本存储在DISK中,这是因为,我们还需要配置“dfs.datanode.max.locked.memory”,“dfs.block.size”参数。
那么出现存储策略为LAZY_PERSIST时,文件块副本都存储在DISK上的原因有如下两点:
1)当客户端所在的DataNode节点没有RAM_DISK时,则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘,其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。
2)当客户端所在的DataNode有RAM_DISK,但“dfs.datanode.max.locked.memory”参数值未设置或者设置过小(小于“dfs.block.size”参数值)时,则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘,其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。
但是由于虚拟机的“max locked memory”为64KB,所以,如果参数配置过大,还会报出错误:
ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain
java.lang.RuntimeException: Cannot start datanode because the configured max locked memory size (dfs.datanode.max.locked.memory) of 209715200 bytes is more than the datanode's available RLIMIT_MEMLOCK ulimit of 65536 bytes.
我们可以通过该命令查询此参数的内存
[delopy@hadoop102 hadoop]$ ulimit -a
max locked memory (kbytes, -l) 64