HDFS笔记——技术点汇总

目录

· 概况

· 原理

· HDFS 架构

· 块

· NameNode

· SecondaryNameNode

· fsimage与edits合并

· DataNode

· 数据读写

· 容错机制

· 数据完整性

· NameNode HA

· NameNode Federation

· HDFS Snapshots

· 操作

· API

---

概况

1. 文件系统抽象类FileSystem

a) 源码

 public abstract class FileSystem extends Configured implements Closeable {
     // ...
 }

b) 实现类

文件系统	URI方案	Java实现	定义
Local	file	org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem	已使用客户端校验的本地文件系统。未使用校验的本地磁盘文件系统由RawLocalFileSystem实现。
HDFS	hdfs	org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem	Hadoop分布式文件系统
HFTP	hftp	org.apache.hadoop.hdfs.web.HftpFileSystem	支持通过HTTP方式以只读方式访问HDFS，通常和distcp命令结合使用。
HSFTP	hsftp	org.apache.hadoop.hdfs.web.HsftpFileSystem	支持通过HTTPS方式以只读方式访问HDFS。
HAR	har	org.apache.hadoop.fs.HarFileSystem	构建在Hadoop文件系统之上，对文件归档。Hadoop归档文件主要用来减少NameNode内存使用。
FTP	ftp	org.apache.hadoop.fs.ftp.FtpFileSystem	由FTP服务器支持的文件系统。
S3（原生）	s3n	org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统。
S3（基于块）	s3	org.apache.hadoop.fs.s3.S3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统，解决S3的5GB文件大小限制。

2. HDFS特点

a) 适合存储超大文件：存储在HDFS的文件大多在GB、TB级别，甚至PB级别。

b) 运行于廉价硬件之上：设计时已考虑集群规模足够大时，节点故障是常态。HDFS无需运行在高可靠且昂贵的服务器，普通的PC服务器即可。

c) 流式数据访问：HDFS认为一次写入、多次读取时最高效的访问模式。数据集生成后，会长时间在此数据集上进行各种分析，每次分析都将设计该数据集的大部分甚至全部数据。

3. HDFS缺点

a) 实时数据访问弱：HDFS针对数据吞吐量做了优化，而牺牲了读取效率，无法做到秒级或毫秒级响应。

b) 大量小文件：HDFS启动时，NameNode将全部元数据加载到内存，而一般一个HDFS文件、目录和数据块的存储信息约150字节，因此文件个数受限于NameNode节点内存。过多小文件很快达到上限。

c) 多用户写入，任意修改文件：HDFS文件同时只能有一个写入者，且写操作总在文件末。

原理

HDFS 架构

1. 架构图

2. 守护进程

名称	集群中数目	作用
NameNode	1（默认）	存储文件系统元数据，存储文件与数据块映射，并提供文件系统全景图
SecondaryNameNode	1	备份NameNode数据，并负责镜像与NameNode日志数据合并
DataNode	多个（至少1个）	存储块数据

块

1. 文件系统块：块大小是磁盘块大小的整数倍，如ext3为4KB，NTFS为4KB。

2. HDFS块

a) HDFS文件：被划分为块大小的多个分块。

b) 默认大小：64MB。

c) 较大原因：最小化寻址开销（块足够大，从磁盘传输数据块的时间明显大于定位块开始位置所需的时间）。

d) 配置：hdfs-site.xml的参数“dfs.block.size”。

3. 副本

a) 含义：每个HDFS块在集群中保存的份数，默认为3。

b) 效果：值越高，冗余性越好，占用存储越多。

c) 配置：hdfs-site.xml的参数“dfs.replication”。

4. 块分布示例

a) 环境：文件大小150MB，块大小64MB，副本数2。

b) 分布：第1块64MB，第2块64MB，第3块22MB。

5. 块布局策略

a) 第1个副本：如果HDFS客户端在集群内，默认布局在客户端所在节点；否则随机选择一个节点，但会尽量避免存储太满或太忙的节点。

b) 第2个副本：与第1个副本不同且随机另外机架中的节点。

c) 第3个副本：与第2个副本相同机架且随机选择另外一个节点。

d) 其他副本（副本数＞3）：集群随机选择节点，但会尽量避免在相同机架上布局太多副本。

e) 由NameNode选择节点。

f) 示意图：副本数为3。

NameNode

1. 职责：HDFS主从（Master/Slave）架构的主角色。

2. NameNode存储的文件

a) fsimage：HDFS元数据的完整快照，每次NameNode启动时，默认加载最新的fsimage。

b) edits：fsimage的编辑日志。

SecondaryNameNode

1. 职责：定期合并fsimage和edits的辅助守护进程。

2. 部署：生产环境一般单独部署在一台服务器。

fsimage与edits合并

1. 不直接更新fsimage的原因：fsimage是一个大型文件，如果频繁执行写操作，会使系统运行极慢。

2. 定期合并的原因

a) 随时间推移，edits越来越大，一旦发生故障，回滚时间非常长。

b) 如果由NameNode合并，则NameNode可能无法提供足够资源为集群服务，所以由SecondaryNameNode合并。

3. 定期合并的过程

a) SecondaryNameNode通知NameNode准备提交edits文件，此时NameNode产生edits.new；

b) SecondaryNameNode通过HTTP GET方式获取NameNode的fsimage与edits文件（在SecondaryNameNode的current同级目录下可见 temp.check-point或者previous-checkpoint目录，这些目录中存储着从NameNode拷贝来的镜像文件）；

c) SecondaryNameNode开始合并获取的上述两个文件，产生一个新的fsimage文件fsimage.ckpt；

d) SecondaryNameNode用HTTP POST方式发送fsimage.ckpt至NameNode；

e) NameNode将fsimage.ckpt与edits.new文件分别重命名为fsimage与edits，然后更新fstime，整个checkpoint过程结束。

4. 定期合并的默认时机

a) 每小时一次；

b) 或当NameNode edits文件达到默认的64MB时。

DataNode

1. 职责：HDFS主从（Master/Slave）架构的从角色。

2. 块文件：每个块都是一个文件，默认位于参数“dfs.data.dir”目录的current目录下，文件名blk_blkID。

3. 上报：DataNode启动时，向NameNode上报块信息（Block Report）。

数据读写

1. 文件读取过程

a) HDFS对客户端身份验证，两种方式：通过信任的客户端，由其指定用户名；诸如Kerberos等强制验证机制。

b) 客户端告知NameNode要读取的文件。当文件存在且用户有访问权限时，NameNode告知客户端该文件第1个块的标号以及保存该块的DataNode列表（按DataNode与客户端距离排序）。

c) 客户端直接访问最适合的DataNode读取块，该过程一直重复直到文件所有块读取完成或客户端主动关闭文件流。

d) 特殊情况，客户端是DataNode时，将从本地DataNode读取数据。

2. 文件写入过程

a) 客户端发送请求，打开一个要写入的文件。如果客户端有写入权限，则请求被送达NameNode，并建立该文件的元数据，但该文件元数据未和任何数据库关联。

b) 客户端收到“打开文件成功”响应后开始将数据写入流，数据被自动拆分成数据包，并将数据包保存在内存队列。

c) 客户端一个独立线程从队列读取数据包，并向NameNode请求一组DataNode列表，以便写入下一个块的多个副本。客户端直接连接到列表中第1个DataNode，而该DataNode又连接到第2个DataNode，第2个又连接到第3各，如此建立块的复制管道。各DataNode都会确认收到的数据包成功写入磁盘。客户端维护着一个列表，记录由尚未收到确认信息的数据包。

d) 当块被写入一组DataNode后，客户端重新向NameNode申请下一组DataNode。

e) 最终，全部数据包写入，关闭数据管道并通知NameNode写操作完成。

容错机制

1. 心跳机制：当NameNode未收到DataNode心跳包时，NameNode认为该DataNode上的数据无效。新的IO操作将不会派发给该DataNode；如果块副本数小于hdfs-site.xml的参数“dfs.replication.min”，则开始自动复制新副本到其他DataNode节点。

2. 块完整性校验：HDFS记录文件所有块的校验和，当确认校验和不一致时，会从其他DataNode节点获取块的副本。

3. 集群负载均衡：节点失效或增加可能导致数据分布不均，当某个DataNode空闲空间大于临界值时，HDFS自动从其他DataNode迁移数据保持平衡。

4. fsimage与edits：如果NameNode单点部署，fsimage、edits文件损坏时，可手工从SecondaryNameNode定期备份手工恢复。

5. 文件删除：删除并未从NameNode移除，而是存放在/trash目录可随时恢复，直到超过hdfs-site.xml的参数“fs.trash.interval”的值（秒）。

数据完整性

1. 写入时校验：客户端将数据及其校验和发送到一组DataNode组成复制管道，管道最后一个DataNode负责验证校验和，如果错误，客户端便收到ChecksumException。

2. 读取时校验：客户端对比读取数据与DataNode存储的校验和，验证成功后告知DataNode，DataNode记录到验证校验和日志（包括每个块的最后验证时间）。

3. 后台定期校验：每个DataNode后台有一个DataBlockScanner线程，定期验证Data上所有数据块。

4. 块修复：NameNode将块标记为已损坏，之后安排该块的一个副本复制到另一DataNode以达到预设副本数，最后删除已损坏的块。

NameNode HA

1. 场景

a) NameNode的热备（SecondaryNameNode是NameNode的冷备）。

b) 生产环境必备功能。

2. NameNode HA架构

a) 一个NameNode处于主状态（Active），处理客户端和DataNode请求，并把edits写入本地和共享编辑日志（NFS或QJM等）。

b) 另一个NameNode处于从状态（StandBy），启动时加载fsimage文件，然后周期性从共享编辑日志获取edits，保持与主NameNode同步。

c) 为实现主节点宕机后从节点迅速提供服务，DataNode需同时向两个NameNode汇报（Block Report）。

NameNode Federation

1. 解决问题：解决NameNode伸缩性、隔离性，以及单NameNode性能方面的问题。

2. 场景：集群规模在1000台以下时，几乎无需NameNode Federation。

HDFS Snapshots

1. 原理：HDFS Snapshots是一个只读的基于时间点的文件系统副本，快照可以时整个文件系统也可以是其中一部分。

2. 场景：常用来作为数据备份，防止用户误操作和容灾。

操作

1. HDFS文件系统命令

命令	功能	举例
hadoop dfs -ls <path>	列出文件或目录内容	hadoop dfs -ls /
hadoop dfs -lsr <path>	递归列出目录内容	hadoop dfs -lsr /
hadoop dfs -df <path>	查看目录使用情况	hadoop dfs -df /
hadoop dfs -du <path>	显示目录中所有文件及目录的大小	hadoop dfs -du /
hadoop dfs -dus <path>	显示目录总大小	hadoop dfs -dus /
hadoop dfs -count [-q] <path>	显示目录下目录数及文件数，格式为“目录数 文件数 大小 文件名”，-q指查看文件索引	hadoop dfs -count /
hadoop dfs -mv <src> <dst>	将HDFS文件移动到目标目录	hadoop dfs -mv /user/hadoop/a.txt /user/test
hadoop dfs -rm [-skipTrash] <path>	将HDFS文件移动到回收站，-skipTrash指直接删除	hadoop dfs -rm /text.txt
hadoop dfs -rmr [-skipTrash] <path>	将HDFS目录移动到回收站，-skipTrash指直接删除	hadoop dfs -rmr /text
hadoop dfs -expunge	清空回收站	hadoop dfs -expunge
hadoop dfs -put <localsrc> ... <dst>	将本地文件上传到HDFS目录	hadoop dfs -put /home/hadoop/test.txt /user/hadoop
hadoop dfs -copyFromLocal <localsrc> ... <dst>	类似-put	hadoop dfs -copyFromLocal /home/hadoop/test.txt /user/hadoop
hadoop dfs -moveFromLocal <localsrc> ... <dst>	将本地文件移动到HDFS目录	hadoop dfs -moveFromLocal /home/hadoop/test.txt /user/hadoop
hadoop dfs -get [-ignoreCrc] [-crc] <src> <localdst>	将HDFS文件下载到本地目录，-ignoreCrc指忽略CRC校验失败，-crc指下载文件及CRC信息	hadoop dfs -get /user/hadoop/a.txt /home/hadoop
hadoop dfs -getmerge <src> <localdst> [addnl]	将HDFS目录下所有文件按文件名排序合并成一个文件下载到本地目录，addnl指每个文件结尾添加一个换行符	hadoop dfs -getmerge /user/test /home/hadoop/o
hadoop dfs -cat <src>	浏览HDFS文件内容	hadoop dfs -cat /user/hadoop/test.txt
hadoop dfs -text <src>	以文本方式浏览HDFS文件	hadoop dfs -text /user/test.txt
hadoop dfs -copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] <src> <localdst>	类似-get	hadoop dfs -copyToLocal /user/hadoop/a.txt /home/hadoop
hadoop dfs -moveToLocal [-crc] <src> <localdst>	将HDFS文件移动到本地目录	hadoop dfs -moveToLocal /user/hadoop/a.txt /home/hadoop
hadoop dfs -mkdir <path>	创建HDFS目录	hadoop dfs -mkdir /user/test
hadoop dfs -setrep [-R] [-w] <rep> <path/file>	设置文件副本数，-R指递归执行	hadoop dfs -setrep 5 -R /user/test
hadoop dfs -touchz <path>	创建0字节的HDFS空文件	hadoop dfs -touchz /user/hadoop/test
hadoop dfs -test -[ezd] <path>	检查HDFS文件，-e指检查存在（存在返回0），-z指检查0字节（是返回0），-d指检查目录（是返回1，否返回0）	hadoop dfs -test -e /user/test.txt
hadoop dfs -stat [format] <path>	显示HDFS文件或目录统计信息	hadoop dfs -stat /user/test
hadoop dfs -tail [-f] <file>	浏览HDFS文件最后1KB内容，-f指随文件内容更新而更新	hadoop dfs -tail -f /user/test.txt
hadoop dfs -chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...	修改HDFS文件权限，-R指递归执行	hadoop dfs -chmod -R +r /user/test
hadoop dfs -chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...	修改HDFS文件所属用户，-R指递归执行	hadoop dfs -chown -R hadoop:hadoop /user/test
hadoop dfs -chgrp [-R] GROUP PATH...	修改HDFS文件所属组别，-R指递归执行	hadoop dfs -chgrp -R hadoop /user/test
hadoop dfs -help	显示所有dfs命令帮助	hadoop dfs -help

2. HDFS其他命令参考官方文档。

API

1. HDFS客户端要求：

a) 配置文件hdfs-site.xml；

b) Maven依赖

 <dependency>
     <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
     <artifactId>hadoop-client</artifactId>
     <version>2.6.5</version>
 </dependency>

2. 示例执行方法

hadoop jar hdfs-test.jar hdfs.ReadFile

3. 读取文件

 package hdfs;

 import java.io.IOException;
 import java.io.InputStream;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

 public class ReadFile {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test/README.txt";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         InputStream in = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             in = fs.open(new Path(uri));
             IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
         } finally {
             IOUtils.closeStream(in);
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

4. 写入文件

 package hdfs;

 import java.io.BufferedInputStream;
 import java.io.FileInputStream;
 import java.io.IOException;
 import java.io.InputStream;
 import java.io.OutputStream;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

 public class WriteFile {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String source = "/opt/app/hadoop-2.6.5/NOTICE.txt";
         String destination = "hdfs://centos1:9000/test/NOTICE.txt";
         Configuration conf = new Configuration();

         InputStream in = null;
         FileSystem fs = null;
         OutputStream out = null;
         try {
             in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(source));
             fs = FileSystem.get(conf);
             out = fs.create(new Path(destination));
             IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true);
         } finally {
             IOUtils.closeStream(out);
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
             IOUtils.closeStream(in);
         }
     }

 }

5. 创建目录

 package hdfs;

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;

 public class CreateDirectory {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test/testdir";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             Path dir = new Path(uri);
             fs.mkdirs(dir);
         } finally {
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

6. 删除目录

 package hdfs;

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;

 public class RemoveDirectory {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test/testdir";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             Path dir = new Path(uri);
             boolean deleted = fs.delete(dir, true);    // 递归删除，也可删除文件
             System.out.println(deleted);
         } finally {
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

7. 检查文件存在

 package hdfs;

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;

 public class CheckFileExistence {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test/NOTICE.txt";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             Path file = new Path(uri);
             boolean exists = fs.exists(file);
             System.out.println(exists);
         } finally {
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

8. 列出子目录和文件

 package hdfs;

 import java.io.IOException;

 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;

 public class ListFiles {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             Path dir = new Path(uri);
             FileStatus[] files = fs.listStatus(dir);
             for (FileStatus file : files) {
                 System.out.println(file.getPath());
             }
         } finally {
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

9. 获取块位置信息

 package hdfs;

 import java.io.IOException;

 import org.apache.commons.lang.StringUtils;
 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
 import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;

 public class ObtainFileInfo {

     public static void main(String[] args) throws IOException {
         String uri = "hdfs://centos1:9000/test/NOTICE.txt";
         Configuration conf = new Configuration();

         FileSystem fs = null;
         try {
             fs = FileSystem.get(conf);
             Path file = new Path(uri);
             FileStatus fileStatus = fs.getFileStatus(file);
             BlockLocation[] blockLocations = fs.getFileBlockLocations(fileStatus, 0, fileStatus.getLen());
             for (int index = 0, length = blockLocations.length; index < length; index++) {
                 System.out.println("block" + index + " " + StringUtils.join(blockLocations[index].getHosts(), ","));
             }
         } finally {
             if (fs != null) {
                 fs.close();
             }
         }
     }

 }

作者：netoxi
出处：http://www.cnblogs.com/netoxi
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