一、HDFS概述

        数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统 。

        是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。

        通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。

        容错。即使系统中有某些节点宕机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失【通过副本机制实现】。

        分布式文件管理系统很多，hdfs只是其中一种，不合适小文件。

二、hdfs 体系结构

 1、Namenode

        NameNode是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。

文件包括：

        fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。  

        edits:操作日志文件，namenode启动后一些新增元信息日志。

        fstime:保存最近一次checkpoint的时间

以上这些文件是保存在linux的文件系统中。

        hdfs-site.xml的dfs.namenode.name.dir属性

2、secondary namenode的工作流程

        1）secondary通知namenode切换edits文件

        2）secondary从namenode获得fsimage和edits（通过http）

        3）secondary将fsimage载入内存，然后开始合并edits

        4）secondary将新的fsimage发回给namenode

        5）namenode用新的fsimage替换旧的fsimage

3、DATANode

提供真实文件数据的存储服务。

文件块（block）：最基本的存储单位。对于文件内容而言，一个文件的长度大小是size，那么从文件的０偏移开始，按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block。2.0以后HDFS默认Block大小是128MB，以一个256MB文件，共有256/128=2个Block.         hdfs-site.xml中dfs.blocksize属性

不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间

Replication。多复本。默认是三个。

        hdfs-site.xml的dfs.replication属性 

 

            

            

三、hdfs java调用

FileSysterm

fileSysterm是使用java代码操作hdfs的api接口

文件操作

        create 写文件

        open 读取文件

        delete 删除文件

目录操作

        mkdirs 创建目录

        delete 删除文件或目录

        listStatus 列出目录的内容

        getFileStatus 显示文件系统的目录和文件的元数据信息

        getFileBlockLocations 显示文件存储位置

四、RPC和HDFS调用

RPC——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。

RPC采用客户机(client)/服务器(server)模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息的到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。

hadoop的整个体系结构就是构建在RPC之上的(见org.apache.hadoop.ipc)。

五、hdfs文件读写流程分析

        1、数据存储-->读文件

 

1.首先调用FileSystem对象的open方法，其实是一个DistributedFileSystem的实例 2.DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一个block的locations，同一block按照副本数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面.

3.前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成DFSInputStream对象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法，DFSInputStream最会找出离客户端最近的datanode并连接。

4.数据从datanode源源不断的流向客户端。

5.如果第一块的数据读完了，就会关闭指向第一块的datanode连接，接着读取下一块。这些操作对客户端来说是透明的，客户端的角度看来只是读一个持续不断的流。

6.如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的块都读完，这时就会关闭掉所有的流。

如果在读数据的时候，DFSInputStream和datanode的通讯发生异常，就会尝试正在读的block的排第二近的datanode,并且会记录哪个datanode发生错误，剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。DFSInputStream也会检查block数据校验和，如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点，然后DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像

该设计的方向就是客户端直接连接datanode来检索数据并且namenode来负责为每一个block提供最优的datanode，namenode仅仅处理block location的请求，这些信息都加载在namenode的内存中，hdfs通过datanode集群可以承受大量客户端的并发访问。

        2、数据存储-->写文件.

1.客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件

2.DistributedFileSystem通过RPC调用namenode去创建一个没有blocks关联的新文件，创建前，namenode会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，namenode就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常.

3.前两步结束后会返回FSDataOutputStream的对象，象读文件的时候相似，FSDataOutputStream被封装成DFSOutputStream.DFSOutputStream可以协调namenode和datanode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列data quene。

4.DataStreamer会去处理接受data queue，他先问询namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里，比如副本数是3，那么就找到3个最适合的datanode，把他们排成一个pipeline.DataStreamer把packet按队列输出到管道的第一个datanode中，第一个datanode又把packet输出到第二个datanode中，以此类推。

5.DFSOutputStream还有一个对列叫ack queue，也是有packet组成，等待datanode的收到响应，当pipeline中的所有datanode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。 如果在写的过程中某个datanode发生错误，会采取以下几步：

        1) pipeline被关闭掉；

        2)为了防止丢包ack queue里的packet会同步到data queue里；

        3)把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删掉；

        4）block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode中；

        5）namenode找到另外的datanode去创建这个块的复制。当然，这些操作对客户端来说是无感知的。

6.客户端完成写数据后调用close方法关闭写入流

7.DataStreamer把剩余得包都刷到pipeline里然后等待ack信息，收到最后一个ack后，通知namenode把文件标示为已完成。 

六、数据回收站

和Linux系统(桌面环境)的回收站设计一样，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，fs.trash.interval是在指在这个回收周期之内，文件实际上是被移动到trash的这个目录下面，而不是马上把数据删除掉。等到回收周期真正到了以后，hdfs才会将数据真正删除。默认的单位是分钟，1440分钟=60*24，刚好是一天。 配置：在每个节点(不仅仅是主节点)上添加配置 core-site.xml,增加如下内容

<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

注意：如果删除的文件过大，超过回收站大小的话会提示删除失败 需要指定参数 -skipTrash

七、HA和Federation

        1、hdfs2的HA

zk：指zookeeper，负责协调，监控 

2、HA的failover原理

        HDFS的HA，指的是在一个集群中存在两个NameNode，分别运行在独立的物理节点上。在任何时间点，只有一个NameNodes是处于Active状态，另一种是在Standby状态。 Active NameNode负责所有的客户端的操作，而Standby NameNode用来同步Active NameNode的状态信息，以提供快速的故障恢复能力。

        为了保证Active NN与Standby NN节点状态同步，即元数据保持一致。除了DataNode需要向两个NN发送block位置信息外，还构建了一组独立的守护进程”JournalNodes”,用来同步Edits信息。当Active NN执行任何有关命名空间的修改，它需要持久化到一半以上的JournalNodes上。而Standby NN负责观察JNs的变化，读取从Active NN发送过来的Edits信息，并更新自己内部的命名空间。一旦ActiveNN遇到错误，Standby NN需要保证从JNs中读出了全部的Edits，然后切换成Active状态。

        使用HA的时候，不能启动SecondaryNameNode，会出错。

3、HDFS2的federation

       HDFS Federation设计可解决单一命名空间存在的以下几个问题：

                （1）HDFS集群扩展性。多个NameNode分管一部分目录，使得一个集群可以扩展到更多节点，不再像1.0中那样由于内存的限制制约文件存储数目。

                （2）性能更高效。多个NameNode管理不同的数据，且同时对外提供服务，将为用户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架构图

 

 

八、HDFS常见问题

        1、集群启动失败

                查看日志

        2、hdfs文件无法操作

                一般是因为处于安全模式下

                查看安全模式：hdfs dfsadmin -safemode get

                离开安全模式：hdfs dfsadmin -safemode leave

                进入安全模式：hdfs dfsadmin -safemode enter