HDFS知识点

1.通过代码验证集群的配置文件的优先级

HDFS文件上传

1．编写源代码

@Test

public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

// 1 获取文件系统

Configuration configuration = new Configuration();

configuration.set("dfs.replication", "2");

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");

// 2 上传文件

fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));

// 3 关闭资源

fs.close();

System.out.println("over");

}

2．将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

</configuration>

3．参数优先级

参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的默认配置

2.通过代码验证seek指定位置下载

@Test

public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{

// 1 获取文件系统

Configuration configuration = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");

// 2 执行下载操作

// boolean delSrc 指是否将原文件删除

// Path src 指要下载的文件路径

// Path dst 指将文件下载到的路径

// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验

fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);

// 3 关闭资源

fs.close();

}

3.hdfs的文件的上传、下载流程

1．需求：把本地d盘上的banhua.txt文件上传到HDFS根目录

2．编写代码

@Test

public void putFileToHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

// 1 获取文件系统

Configuration configuration = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");

// 2 创建输入流

FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("e:/banhua.txt"));

// 3 获取输出流

FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/banhua.txt"));

// 4 流对拷

IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);

// 5 关闭资源

IOUtils.closeStream(fos);

IOUtils.closeStream(fis);

fs.close();

}

 HDFS文件下载

1．需求：从HDFS上下载banhua.txt文件到本地e盘上

2．编写代码

// 文件下载

@Test

public void getFileFromHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{

// 1 获取文件系统

Configuration configuration = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");

// 2 获取输入流

FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/banhua.txt"));

// 3 获取输出流

FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/banhua.txt"));

// 4 流的对拷

IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);

// 5 关闭资源

IOUtils.closeStream(fos);

IOUtils.closeStream(fis);

fs.close();

}

4.hdfs的默认副本策略

第一个副本在客户端所处的节点上，如果客户端在集群外，随机选一个
第二个副本和第一个副本位于相同机架上，随机节点
第三个副本位于不同机架，随机节点。

5.nn和2nn的工作机制？2nn有什么作用？

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。

集群的故障处理

方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录；

1. kill -9 NameNode进程

2. 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*

3. 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录

[jinghang@hadoop102 dfs]$ scp -r jinghang@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/

4. 重新启动NameNode

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

方法二：使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。

1. 修改hdfs-site.xml中的

<property>

<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>

<value>120</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>

</property>

2.  kill -9 NameNode进程

3. 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*

4. 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件

[jinghang@hadoop102 dfs]$ scp -r jinghang@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./

[jinghang@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock

[jinghang@hadoop102 dfs]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs

[jinghang@hadoop102 dfs]$ ls

data  name  namesecondary

5. 导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint

6. 启动NameNode

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

集群的安全模式

1. 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）

案例

模拟等待安全模式

（1）查看当前模式

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -safemode get

Safe mode is OFF

（2）先进入安全模式

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter

（3）创建并执行下面的脚本

在/opt/module/hadoop-2.7.2路径上，编辑一个脚本safemode.sh

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch safemode.sh

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ vim safemode.sh

#!/bin/bash

hdfs dfsadmin -safemode wait

hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/README.txt /

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ chmod 777 safemode.sh

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ ./safemode.sh

（4）再打开一个窗口，执行

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave

（5）观察

（a）再观察上一个窗口

Safe mode is OFF

（b）HDFS集群上已经有上传的数据了。

6.dn的工作机制

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。

7.判断dn的离线

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>

8.添加新节点

1. 环境准备

（1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105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-2.7.2/data和log）

（4）source一下配置文件

[jinghang@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile

2. 服役新节点具体步骤

（1）直接启动DataNode，即可关联到集群

[jinghang@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

[jinghang@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（2）在hadoop105上上传文件

[jinghang@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /

（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[jinghang@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh

starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-jinghang-balancer-hadoop102.out

Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

9.什么是白名单？什么是黑名单？如何设置白名单？如何退役旧节点？

在黑名单上面的主机都会被强制退出。

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，都会被退出。

1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[jinghang@hadoop102 hadoop]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

[jinghang@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts

[jinghang@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts

添加如下主机名称（不添加hadoop105）

hadoop102

hadoop103

hadoop104

（2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

<property>

<name>dfs.hosts</name>

<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>

</property>

（3）配置文件分发

[jinghang@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

（4）刷新NameNode

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes

Refresh nodes successful

（5）更新ResourceManager节点

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes

17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

（6）在web浏览器上查看

4. 如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[jinghang@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh

starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-jinghang-balancer-hadoop102.out

Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved