大数剧-HDFS

更多内容请关注:https://wjhub.gitee.io

Java快速开发学习

锁清秋

大数剧-HDFS

分布式文件系统

分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的,这些节点分为两类,一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode),另一类叫“从节点”(Slave Node)或者也被称为“数据节点”(DataNode)

HDFS简介

1). HDFS要实现以下目标:

  • 兼容廉价的硬件设备
  • 流数据读写
  • 大数据集
  • 简单的文件模型
  • 强大的跨平台兼容性

2). HDFS特殊的设计,在实现上述优良特性的同时,也使得自身具有一些应用局限性,主要包括以下几个方面:

  • 不适合低延迟数据访问
  • 无法高效存储大量小文件
  • 不支持多用户写入及任意修改文件

3). HDFS默认一个块64MB,一个文件被分成多个块,以块作为存储单位块的大小远远大于普通文件系统,可以最小化寻址开销HDFS采用抽象的块概念可以带来以下几个明显的好处:

  • 支持大规模文件存储:文件以块为单位进行存储,一个大规模文件可以被分拆成若干个文件块,不同的文件块可以被分发到不同的节点上,因此,一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制,可以远远大于网络中任意节点的存储容量
  • 简化系统设计:首先,大大简化了存储管理,因为文件块大小是固定的,这样就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块;其次,方便了元数据的管理,元数据不需要和文件块一起存储,可以由其他系统负责管理元数据
  • 适合数据备份:每个文件块都可以冗余存储到多个节点上,大大提高了系统的容错性和可用性

3). HDFS主要节点的功能

hdfs 两大组件

4). 元数据

  • 文件是什么
  • 文件被分成多少块
  • 每个块和文件是怎么映射的
  • 每个块被存储在哪个服务器.上面

名称节点(namenode)

在HDFS中,名称节点(NameNode)负责管理分布式文件系统的命名空间(Namespace),保存了两个核心的数据结构,即FsImage和EditLog

  • FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据

  • 操作日志文件EditLog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作

  • 名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息

FsImage

  • FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。每个inode是一个文件或目录的元数据的内部表示,并包含此类信息:文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。对于目录,则存储修改时间、权限和配额元数据

  • FsImage文件没有记录文件包含哪些块以及每个块存储在哪个数据节点。而是由名称节点把这些映射信息保留在内存中,当数据节点加入HDFS集群时,数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点,此后会定期执行这种告知操作,以确保名称节点的块映射是最新的。

名称节点的启动

  • 在名称节点启动的时候,它会将FsImage文件中的内容加载到内存中,之后再执行EditLog文件中的各项操作,使得内存中的元数据和实际的同步,存在内存中的元数据支持客户端的读操作。

  • 一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射,则创建一个新的FsImage文件和一个空的EditLog文件

  • 名称节点起来之后,HDFS中的更新操作会重新写到EditLog文件中,因为FsImage文件一般都很大(GB级别的很常见),如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加,这样会导致系统运行的十分缓慢,但是,如果往EditLog文件里面写就不会这样,因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后,且在向客户端发送成功代码之前,edits文件都需要同步更新

名称节点运行期间EditLog不断变大的问题

  • 在名称节点运行期间,HDFS的所有更新操作都是直接写到EditLog中,久而久之, EditLog文件将会变得很大

  • 虽然这对名称节点运行时候是没有什么明显影响的,但是,当名称节点重启的时候,名称节点需要先将FsImage里面的所有内容映像到内存中,然后再一条一条地执行EditLog中的记录,当EditLog文件非常大的时候,会导致名称节点启动操作非常慢,而在这段时间内HDFS系统处于安全模式,一直无法对外提供写操作,影响了用户的使用

如何解决?答案是:SecondaryNameNode第二名称节点

SecondaryNameNode第二名称节点

第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分,它是用来保存名称节点中对HDFS 元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间。SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上

SecondaryNameNode的工作情况:

(1)SecondaryNameNode会定期和NameNode通信,请求其停止使用EditLog文件,暂时将新的写操作写到一个新的文件edit.new上来,这个操作是瞬间完成,上层写日志的函数完全感觉不到差别;
(2)SecondaryNameNode通过HTTP GET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件,并下载到本地的相应目录下;
(3)SecondaryNameNode将下载下来的FsImage载入到内存,然后一条一条地执行EditLog文件中的各项更新操作,使得内存中的FsImage保持最新;这个过程就是EditLog和FsImage文件合并;
(4)SecondaryNameNode执行完(3)操作之后,会通过post方式将新的FsImage文件发送到NameNode节点上
(5)NameNode将从SecondaryNameNode接收到的新的FsImage替换旧的FsImage文件,同时将edit.new替换EditLog文件,通过这个过程EditLog就变小了

数据节点(DataNode)

数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点,负责数据的存储和读取,会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索,并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表;

每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中;

HDFS体系结构

HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群包括一个名称节点(NameNode)和若干个数据节点(DataNode)。名称节点作为中心服务器,负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问。集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程,负责处理文件系统客户端的读/写请求,在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。每个数据节点的数据实际上是保存在本地Linux文件系统中的

HDFS只设置唯一一个名称节点,这样做虽然大大简化了系统设计,但也带来了一些明显的局限性,具体如下:
(1)命名空间的限制:名称节点是保存在内存中的,因此,名称节点能够容纳的对象(文件、块)的个数会受到内存空间大小的限制。
(2)性能的瓶颈:整个分布式文件系统的吞吐量,受限于单个名称节点的吞吐量。
(3)隔离问题:由于集群中只有一个名称节点,只有一个命名空间,因此,无法对不同应用程序进行隔离。
(4)集群的可用性:一旦这个唯一的名称节点发生故障,会导致整个集群变得不可用。

HDFS存储原理

冗余数据保存

作为一个分布式文件系统,为了保证系统的容错性和可用性,HDFS采用了多副本方式对数据进行冗余存储,通常一个数据块的多个副本会被分布到不同的数据节点上,如图所示,数据块1被分别存放到数据节点A和C上,数据块2被存放在数据节点A和B上。这种多副本方式具有以下几个优点:
(1)加快数据传输速度
(2)容易检查数据错误
(3)保证数据可靠性

数据存取策略

(1)数据存放

  • 第一个副本:放置在上传文件的数据节点;如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满、CPU不太忙的节点
  • 第二个副本:放置在与第一个副本不同的机架的节点上
  • 第三个副本:与第一个副本相同机架的其他节点上
  • 更多副本:随机节点

(2)数据读取

  • HDFS提供了一个API可以确定一个数据节点所属的机架ID,客户端也可以调用API获取自己所属的机架ID
  • 当客户端读取数据时,从名称节点获得数据块不同副本的存放位置列表,列表中包含了副本所在的数据节点,可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属的机架ID,当发现某个数据块副本对应的机架ID和客户端对应的机架ID相同时,就优先选择该副本读取数据,如果没有发现,就随机选择一个副本读取数据

数据错误与恢复

HDFS具有较高的容错性,可以兼容廉价的硬件,它把硬件出错看作一种常态,而不是异常,并设计了相应的机制检测数据错误和进行自动恢复,主要包括以下几种情形:名称节点出错、数据节点出错和数据出错。

(1)名称节点出错

名称节点保存了所有的元数据信息,其中,最核心的两大数据结构是FsImage和Editlog,如果这两个文件发生损坏,那么整个HDFS实例将失效。因此,HDFS设置了备份机制,把这些核心文件同步复制到备份服务器SecondaryNameNode上。当名称节点出错时,就可以根据备份服务器SecondaryNameNode中的FsImage和Editlog数据进行恢复。

(2)数据节点出错

  • 每个数据节点会定期向名称节点发送“心跳”信息,向名称节点报告自己的状态
  • 当数据节点发生故障,或者网络发生断网时,名称节点就无法收到来自一些数据节点的心跳信息,这时,这些数据节点就会被标记为“宕机”,节点上面的所有数据都会被标记为“不可读”,名称节点不会再给它们发送任何I/O请求
  • 这时,有可能出现一种情形,即由于一些数据节点的不可用,会导致一些数据块的副本数量小于冗余因子
  • 名称节点会定期检查这种情况,一旦发现某个数据块的副本数量小于冗余因子,就会启动数据冗余复制,为它生成新的副本
  • HDFS和其它分布式文件系统的最大区别就是可以调整冗余数据的位置

(3)数据出错

  • 网络传输和磁盘错误等因素,都会造成数据错误
  • 客户端在读取到数据后,会采用md5和sha1对数据块进行校验,以确定读取到正确的数据
  • 在文件被创建时,客户端就会对每一个文件块进行信息摘录,并把这些信息写入到同一个路径的隐藏文件里面
  • 当客户端读取文件的时候,会先读取该信息文件,然后,利用该信息文件对每个读取的数据块进行校验,如果校验出错,客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块,并且向名称节点报告这个文件块有错误,名称节点会定期检查并且重新复制这个块

HDFS数据读写过程

(1)读取文件


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
public class Chapter {    
        public static void main(String[] args) { 
                try {
                        Configuration conf = new Configuration();  
                        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                        conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                        byte[] buff = "Hello world".getBytes(); // 要写入的内容
                        String filename = "test"; //要写入的文件名
                        FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(filename));
                        os.write(buff,0,buff.length);
                        System.out.println("Create:"+ filename);
                        os.close();
                        fs.close();
                } catch (Exception e) {  
                        e.printStackTrace();  
                }  
        }  
}
  • FileSystem是一个通用文件系统的抽象基类,可以被分布式文件系统继承,所有可能使用Hadoop文件系统的代码,都要使用这个类
  • Hadoop为FileSystem这个抽象类提供了多种具体实现
  • DistributedFileSystem就是FileSystem在HDFS文件系统中的具体实现
  • FileSystem的open()方法返回的是一个输入流FSDataInputStream对象,在HDFS文件系统中,具体的输入流就是DFSInputStream;FileSystem中的create()方法返回的是一个输出流FSDataOutputStream对象,在HDFS文件系统中,具体的输出流就是DFSOutputStream。

加载配置文件:Configuration conf = new Configuration();

FileSystem在HDFS文件系统中的具体实现:

(2)读取数据的过程:

(3 写数据的过程:

HDFS常用命令

首先启动hadoop

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh #启动hadoop

此处命令是以”./bin/hadoop dfs”开头的Shell命令方式,实际上有三种shell命令方式。

  1. hadoop fs
  2. hadoop dfs
  3. hdfs dfs
  • hadoop fs适用于任何不同的文件系统,比如本地文件系统和HDFS文件系统
  • hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
  • hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样,也只能适用于HDFS文件系统

查看fs总共支持了哪些命令

./bin/hadoop fs

在终端输入如下命令,可以查看具体某个命令的作用

例如:我们查看put命令如何使用,可以输入如下命令

./bin/hadoop fs -help put

1.目录操作

需要注意的是,Hadoop系统安装好以后,第一次使用HDFS时,需要首先在HDFS中创建用户目录。本教程全部采用hadoop用户登录Linux系统,因此,需要在HDFS中为hadoop用户创建一个用户目录,命令如下:

cd /usr/local/hadoop./bin/hdfs dfs –mkdir –p /user/hadoop

该命令中表示在HDFS中创建一个“/user/hadoop”目录,“–mkdir”是创建目录的操作,“-p”表示如果是多级目录,则父目录和子目录一起创建,这里“/user/hadoop”就是一个多级目录,因此必须使用参数“-p”,否则会出错。
“/user/hadoop”目录就成为hadoop用户对应的用户目录,可以使用如下命令显示HDFS中与当前用户hadoop对应的用户目录下的内容:

 ./bin/hdfs dfs –ls .

该命令中,“-ls”表示列出HDFS某个目录下的所有内容,“.”表示HDFS中的当前用户目录,也就是“/user/hadoop”目录,因此,上面的命令和下面的命令是等价的:

./bin/hdfs dfs –ls /user/hadoop

如果要列出HDFS上的所有目录,可以使用如下命令:

./bin/hdfs dfs –ls

下面,可以使用如下命令创建一个input目录:

 ./bin/hdfs dfs –mkdir input

在创建个input目录时,采用了相对路径形式,实际上,这个input目录创建成功以后,它在HDFS中的完整路径是“/user/hadoop/input”。如果要在HDFS的根目录下创建一个名称为input的目录,则需要使用如下命令:

./bin/hdfs dfs –mkdir /input

可以使用rm命令删除一个目录,比如,可以使用如下命令删除刚才在HDFS中创建的“/input”目录(不是“/user/hadoop/input”目录):

./bin/hdfs dfs –rm –r /input

上面命令中,“-r”参数表示如果删除“/input”目录及其子目录下的所有内容,如果要删除的一个目录包含了子目录,则必须使用“-r”参数,否则会执行失败。

2.文件操作

在实际应用中,经常需要从本地文件系统向HDFS中上传文件,或者把HDFS中的文件下载到本地文件系统中。
首先,使用vim编辑器,在本地Linux文件系统的“/home/hadoop/”目录下创建一个文件myLocalFile.txt,里面可以随意输入一些单词,比如,输入如下三行:

Hadoop
Spark
XMU DBLAB

然后,可以使用如下命令把本地文件系统的“/home/hadoop/myLocalFile.txt”上传到HDFS中的当前用户目录的input目录下,也就是上传到HDFS的“/user/hadoop/input/”目录下:

./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/myLocalFile.txt  input

可以使用ls命令查看一下文件是否成功上传到HDFS中,具体如下:

./bin/hdfs dfs –ls input

该命令执行后会显示类似如下的信息:

Found 1 items   
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         36 2017-01-02 23:55 input/ myLocalFile.txt

下面使用如下命令查看HDFS中的myLocalFile.txt这个文件的内容:

./bin/hdfs dfs –cat input/myLocalFile.txt

下面把HDFS中的myLocalFile.txt文件下载到本地文件系统中的“/home/hadoop/下载/”这个目录下,命令如下:

./bin/hdfs dfs -get input/myLocalFile.txt  /home/hadoop/下载

可以使用如下命令,到本地文件系统查看下载下来的文件myLocalFile.txt:

cd ~
cd 下载
ls
cat myLocalFile.txt

最后,了解一下如何把文件从HDFS中的一个目录拷贝到HDFS中的另外一个目录。比如,如果要把HDFS的“/user/hadoop/input/myLocalFile.txt”文件,拷贝到HDFS的另外一个目录“/input”中(注意,这个input目录位于HDFS根目录下),可以使用如下命令:

./bin/hdfs dfs -cp input/myLocalFile.txt  /input

利用Web界面管理HDFS


文章作者: 张文军
版权声明: 本博客所有文章除特別声明外,均采用 CC BY 4.0 许可协议。转载请注明来源 张文军 !
评论