大数据-Hadoop（HDFS-2）

2023-10-21 19:04:58

1.HDFS的数据流

HDFS写数据流程

剖析文件写入

大数据-Hadoop（HDFS-2）

（1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode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）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

（5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

（6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

（7）客户端开始往dn1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(64kb)为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

（8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

2. 网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

大数据-Hadoop（HDFS-2）

例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。

大家算一算每两个节点之间的距离。

大数据-Hadoop（HDFS-2）

3.机架感知（副本存储节点选择）

1）官方IP地址

机架感知说明

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack.

 4.Hadoop3.1.3副本节点选择

大数据-Hadoop（HDFS-2）

5. HDFS读数据流程 

大数据-Hadoop（HDFS-2）

（1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。

（2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。

（3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。

（4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

6. NameNode和SecondaryNameNode（面试开发重点）

 6.1NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件(只进行追加操作，效率很高)。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

6.2NameNode工作机制

大数据-Hadoop（HDFS-2）

1）第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。

2）第二阶段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。

（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

7. Fsimage和Edits解析

7.1Fsimage和Edits概念

大数据-Hadoop（HDFS-2）

7.2oiv查看Fsimage文件 

查看oiv和oev命令

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

[atguigu@hadoop102 current]$ pwd

/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Eclipse中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。

<inode>

<id>16386</id>

<type>DIRECTORY</type>

<name>user</name>

<mtime>1512722284477</mtime>

<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>

<nsquota>-1</nsquota>

<dsquota>-1</dsquota>

</inode>

<inode>

<id>16387</id>

<type>DIRECTORY</type>

<name>atguigu</name>

<mtime>1512790549080</mtime>

<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>

<nsquota>-1</nsquota>

<dsquota>-1</dsquota>

</inode>

<inode>

<id>16389</id>

<type>FILE</type>

<name>wc.input</name>

<replication>3</replication>

<mtime>1512722322219</mtime>

<atime>1512722321610</atime>

<perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize>

<permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission>

<blocks>

<block>

<id>1073741825</id>

<genstamp>1001</genstamp>

<numBytes>59</numBytes>

</block>

</blocks>

</inode >

Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？

在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

oev查看Edits文件

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Eclipse中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS>
	<EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>129</TXID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ADD</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>130</TXID>
			<LENGTH>0</LENGTH>
			<INODEID>16407</INODEID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<REPLICATION>2</REPLICATION>
			<MTIME>1512943607866</MTIME>
			<ATIME>1512943607866</ATIME>
			<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
			<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME>
			<CLIENT_MACHINE>192.168.1.5</CLIENT_MACHINE>
			<OVERWRITE>true</OVERWRITE>
			<PERMISSION_STATUS>
				<USERNAME>atguigu</USERNAME>
				<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
				<MODE>420</MODE>
			</PERMISSION_STATUS>
			<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID>
			<RPC_CALLID>0</RPC_CALLID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>131</TXID>
			<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>132</TXID>
			<GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>133</TXID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<BLOCK>
				<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
				<NUM_BYTES>0</NUM_BYTES>
				<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
			</BLOCK>
			<RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID>
			<RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>134</TXID>
			<LENGTH>0</LENGTH>
			<INODEID>0</INODEID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<REPLICATION>2</REPLICATION>
			<MTIME>1512943608761</MTIME>
			<ATIME>1512943607866</ATIME>
			<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
			<CLIENT_NAME></CLIENT_NAME>
			<CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE>
			<OVERWRITE>false</OVERWRITE>
			<BLOCK>
				<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
				<NUM_BYTES>25</NUM_BYTES>
				<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
			</BLOCK>
			<PERMISSION_STATUS>
				<USERNAME>atguigu</USERNAME>
				<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
				<MODE>420</MODE>
			</PERMISSION_STATUS>
		</DATA>
	</RECORD>
</EDITS >

 NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？

 8.CheckPoint时间设置

通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

[hdfs-default.xml]修改value的值

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>3600</value>
</property>

一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
  <value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
  <value>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >

9.集群安全模式

大数据-Hadoop（HDFS-2）基本语法

集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。

（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）

（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter   （功能描述：进入安全模式状态）

（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态）

（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）

模拟等待安全模式 

查看当前模式

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -safemode get

Safe mode is OFF

 先进入安全模式

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter

创建并执行下面的脚本

在/opt/module/hadoop-3.1.3路径上，编辑一个脚本safemode.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ touch safemode.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim safemode.sh

#!/bin/bash

hdfs dfsadmin -safemode wait

hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/README.txt /

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ chmod 777 safemode.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ./safemode.sh

 再打开一个窗口，执行

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave

观察

8）再观察上一个窗口

Safe mode is OFF

9）HDFS集群上已经有上传的数据了。

10.DataNode（面试开发重点）

10.1DataNode工作机制

大数据-Hadoop（HDFS-2）

 

（1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。

（2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。

（3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

11.如何保证数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？

如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。

（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。

（2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。

（3）Client读取其他DataNode上的Block。

（4）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

大数据-Hadoop（HDFS-2）

datanode掉线时限参数设置

大数据-Hadoop（HDFS-2） 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。

<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>
    <value>3</value>
</property

11.服役新数据节点(添加一台机器)

1）需求

随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。

2）环境准备

（1）在hadoop103主机上再克隆一台hadoop104主机

（2）修改IP地址和主机名称

（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-3.1.3/data和log）

（4）source一下配置文件

[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

 如果是一台新的虚拟机(将jdk和hadoop发送到hadoop104上)

sudo rsync -av /opt/mouled hadoop104:/opt

 配置环境变量

sudo rsync -av /etc/profile.d hadoop104:/etc

 在Hadoop101上配置worlers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

 在workers添加hadoop104

大数据-Hadoop（HDFS-2）

 直接在hadoop104启动DataNode，即可关联到集群

hdfs --daemon start datanode

yarn-daemon.sh start nodemanager

大数据-Hadoop（HDFS-2） 

 12.黑白名单退役

黑名单：在黑名单上面的主机都会被强制退出，但是退出前会把数据转移到其他节点

白名单：添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被立刻退出。不会转移数据

在hadoop101的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<name>dfs.hosts.exclude</name>
      <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>
<property>
<name>dfs.hosts</name>
      <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist</value>
</property>

在hadoop101的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件 

  touch blicklist

 touch whitelist

配置完成需要重启hdfs

 stop-dfs.sh

start-dfs.sh

 添加黑名单(在blacklist添加节点)

大数据-Hadoop（HDFS-2）

刷新节点

hdfs dfsadmin -refreshNodes

 大数据-Hadoop（HDFS-2）

 添加白名单

vim whitelist

 大数据-Hadoop（HDFS-2）

刷新节点

hdfs dfsadmin -refreshNodes 

 hadoop104直接退役

大数据-Hadoop（HDFS-2）

 注意：恢复hadoop104需要在白名单中加上104，并在hadoop上启动

hdfs --daemon start datanode

yarn --daemon start nodemanger

13. Datanode多目录配置

）DataNode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本

2）具体配置如下:配置完成后需要重启

hdfs-site.xml

<property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

 

 

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