一、概述
1.HDFS中的角色
Block数据：
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，之前的版本中是64M
基本存储单位，一般大小为64M（配置大的块主要是因为：1）减少搜寻时间，一般硬盘传输速率比寻道时间要快，大的块可以减少寻道时间；2）减少管理块的数据开销，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本）
一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。如果一个文件少于Block大小，那么实际占用的空间为其文件的大小
基本的读写S#x5355;位，类似于磁盘的页，每次都是读写一个块
- 每个块都会被复制到多台机器，默认复制3份
NameNode：
负责管理整个文件系统的元数据
Secondary NameNode：
定时与NameNode进行同步（定期合并文件系统镜像和编辑日&#x#x5FD7;，然后把合并后的传给NameNode，替换其镜像，并清空编辑日志，类似于CheckPoint机制），但NameNode失效后仍需要手工将其设置成主机——namenode的冷备份
关于这点，可以参考：http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46335427
DataNode：
负责管理用户的文件数据块
文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块（由上传的客户端进行切块处理，这样不大于128M切块大小的实际是多少就是多少）后分布式存储在若干台datanode上
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
详细角色信息，参考：https://www.w3cschool.cn/hadoop/xvmi1hd6.html
漫画式的讲解，参考：https://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5497218.html
二、读写数据流程
简要的说明参考上文漫画式讲解处
专业深入讲解，参考：https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html
1.写数据流程
、根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
、namenode返回是否可以上传
、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
、namenode返回3个datanode服务器ABC
、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
、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
、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。
图解请参考上文
注意：HDFS只允许修改文件名/文件追加等，无法直接修改原来的文件！
2.读数据流程
、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
、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）
、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
三、HDFS元数据管理与解析
1.元数据管理原理
元数据分类：
- 第一类是文件和目录自身的属性信息，例如文件名、目录名、父目录信息、文件大小、创建时间、修改时间等。
- 第二类记录文件内容存储相关信息，例如文件块情况、副本个数、每个副本所在的Data Node 信息等。
- 第三类用来记录HDFS中所有Data Node信息，用于Data Node管理。
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)，整个运行过程中,fsimage是不会改变的！editslog的更新会同步到内存
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
更多参考：http://blog.csdn.net/xiaming564/article/details/23165253
http://blog.csdn.net/chenkfkevin/article/details/61196409
这里就能很清楚的知道secondary namenode的工作原理了！
关于元数据的存取流程与分析，参考网友的白话讲解：http://blog.csdn.net/lepton126/article/details/53183037
2.修改工作目录
之前我们配置过hadoop.tmp.dir来设置临时目录，这里可以通过以下参数设置HDFS工作目录
配置文件：hdfs-site.xml
参数名：dfs.namenode.name.dir
格式：file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
说明：Determines where on the local filesystem the DFS name node should store the name table(fsimage).
If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the directories, for redundancy.
示例：
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/name1,/home/hadoop/name2</value>
</property>
//当然，dfs.datanode.data.dir也是可以配置的，这样重新格式化后就可以重新使用工作目录了！点击查看对比
注：如果还在使用dfs.name.dir/dfs.data.dir，请查看官网配置的deprecated properties
3.元数据各目录解析
详细解析，参考：https://www.iteblog.com/archives/967.html
http://blog.csdn.net/opensure/article/details/51452058
四、HDFS的Java-API操作
完整API参考官网：http://hadoop.apache.org/docs/current/api/
1.基本的增删改查API：
package com.hdfs.demo; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; import java.net.URI; /**
* HDFS客户端demo
*
* @author zcc ON 2018/1/28
**/
public class HdfsClientDemo {
FileSystem fs = null;
@Before
public void init() throws Exception{
// 如配置完环境变量，下行可省略
// System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:\\work\\hadoop-2.6.4");
Configuration conf = new Configuration();
// 配置文件系统（注意hosts的配置）
// conf.set("fs.defaultFS","hdfs://mini1:9000");
// 拿到一个操作的客户端实例对象（此处使用3个参数则上一行省略）
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://mini1:9000"),conf,"hadoop");
}
@Test
public void testUpload() throws Exception{
// 就对应get的别名
fs.copyFromLocalFile(new Path("F:/c.log"),new Path("/c.log.copy"));
// 关闭
fs.close();
}
@Test
public void testDelete() throws Exception{
// 第一个是Path，第二个为是否递归删除
boolean b = fs.delete(new Path("/c.log.copy"), true);
System.out.println("删除状态：" + b);
fs.close();
}
@Test
public void testList() throws Exception{
/*
一般而言，大数据方面使用迭代器场景居多，因为Iterator它本身并不存数据（可以查看源码）
它只是提供了几个简单的方法帮你去取数据，而使用ArrayList则是直接把数据拿过来了，大数据
量下不适合
*/
RemoteIterator<LocatedFileStatus> iterator = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while (iterator.hasNext()) {
LocatedFileStatus next = iterator.next();
System.out.println("Path:" + next.getPath());
System.out.println("BlockSize" + next.getBlockSize());
System.out.println("Name:" + next.getPath().getName());
} // Path:hdfs://mini1:9000/1.txt
// BlockSize134217728
// Name:1.txt
fs.close();
} /**
* 既可以遍历文件，又可以遍历文件夹
* @throws Exception
*/
@Test
public void testList2() throws Exception{
FileStatus[] files = fs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus file : files) {
System.out.println(file.getPath().getName());
if (file.isFile()) {
System.out.println("it is a file");
}
}
}
}
这里引入Java中迭代器的机制浅谈，供参考：https://www.cnblogs.com/hasse/p/5024193.html
更多实例，参考：http://blog.csdn.net/litianxiang_kaola/article/details/70983904
2.流操作API
相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式上层那些mapreduce spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api
package com.hdfs.stream; import org.apache.commons.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI; /**
* HDFS的流API操作
*
* @author zcc ON 2018/1/30
**/
public class HdfsStreamAccess {
FileSystem fs = null;
@Before
public void init() throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://mini1:9000"),conf,"hadoop");
} /**
* 通过流的操作，就可以为上层MR程序提供服务，例如跑任务只需要跑60M，这样就不用通过
* 之前的直接得到一整个文件的复杂处理
* 而建立文件夹等直接通过简单API即可！
* @throws Exception
*/
@Test
public void testUpload() throws Exception{
// 输出到HDFS
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/angle"), true);
// 本地输入流
FileInputStream inputStream = new FileInputStream("F:\\c.log");
// 通过IOUtils进行拷贝（使用更加通用的IOUtils）
IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
}
@Test
public void testDownload() throws Exception{
FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path("/angle"));
FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("F:\\c-download.log");
IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
} /**
* 指定随机长度读取
*/
@Test
public void testRandomAccess() throws Exception{
FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path("/angle"));
inputStream.seek(12);
FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("F:\\c-random.log");
// 从12字节读到末尾（也可以通过while结合自定义的count等来控制读文件的大小）
// 后续会避免读取读到单词一半这样的问题
// IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
IOUtils.copyLarge(inputStream, outputStream, 12, 100);
} /**
* 以下模拟实现：获取一个文件的所有block位置信息，然后读取指定block中的内容
* @throws IllegalArgumentException
* @throws IOException
*/
@Test
public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException { FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
//拿到文件信息
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
//获取这个文件的所有block的信息
BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen());
//第一个block的长度
long length = fileBlockLocations[0].getLength();
//第一个block的起始偏移量
long offset = fileBlockLocations[0].getOffset(); System.out.println(length);
System.out.println(offset); //获取第一个block写入输出流
// IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length);
byte[] b = new byte[4096]; FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0"));
while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){
os.write(b);
offset += 4096;
if(offset>=length) return;
};
os.flush();
os.close();
in.close();
}
}
五、案例：shell脚本日志采集
采用shell编写的脚本如下：
#!/bin/bash #set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1..0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH #set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH #版本1的问题：
#虽然上传到Hadoop集群上了，但是原始文件还在。如何处理？
#日志文件的名称都是xxxx.log1,再次上传文件时，因为hdfs上已经存在了，会报错。如何处理？ #如何解决版本1的问题
# 、先将需要上传的文件移动到待上传目录
# 、在讲文件移动到待上传目录时，将文件按照一定的格式重名名
# /export/software/hadoop.log1 /export/data/click_log/xxxxx_click_log_{date} #日志文件存放的目录
log_src_dir=/home/hadoop/logs/log/ #待上传文件存放的目录
log_toupload_dir=/home/hadoop/logs/toupload/ #日志文件上传到hdfs的根路径
hdfs_root_dir=/data/clickLog// #打印环境变量信息
echo "envs: hadoop_home: $HADOOP_HOME" #读取日志文件的目录，判断是否有需要上传的文件
echo "log_src_dir:"$log_src_dir
ls $log_src_dir | while read fileName
do
if [[ "$fileName" == access.log.* ]]; then
# if [ "access.log" = "$fileName" ];then
date=`date +%Y_%m_%d_%H_%M_%S`
#将文件移动到待上传目录并重命名
#打印信息
echo "moving $log_src_dir$fileName to $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date"
mv $log_src_dir$fileName $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date
#将待上传的文件path写入一个列表文件willDoing
echo $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date >> $log_toupload_dir"willDoing."$date
fi done
#找到列表文件willDoing
ls $log_toupload_dir | grep will |grep -v "_COPY_" | grep -v "_DONE_" | while read line
do
#打印信息
echo "toupload is in file:"$line
#将待上传文件列表willDoing改名为willDoing_COPY_
mv $log_toupload_dir$line $log_toupload_dir$line"_COPY_"
#读列表文件willDoing_COPY_的内容（一个一个的待上传文件名） ,此处的line 就是列表中的一个待上传文件的path
cat $log_toupload_dir$line"_COPY_" |while read line
do
#打印信息
echo "puting...$line to hdfs path.....$hdfs_root_dir"
hadoop fs -put $line $hdfs_root_dir
done
mv $log_toupload_dir$line"_COPY_" $log_toupload_dir$line"_DONE_"
done
脚本文件
加入定时任务调度，参考大数据之Linux基础