HDFS--Hadoop分布式文件系统
- 一、HDFS的定义
- 二、HDFS的原理
- 三、hdfs命令
- 四、HDFS的java Api使用
- 五、附录
一、HDFS的定义
HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop分布式文件系统，适合一次写入，多次读出的场景。具有高容错性（多副本），适合处理GB、TB甚至PB级别的百万规模以上的文件数量的大数据。
二、HDFS的原理
1.HDFS的组成
1）namenode（nn）
nn是HDFS的Master，管理者。负责管理HDFS的名称空间，配置副本策略（一个文件有几个副本），管理数据块的映射信息（一个数据块放在那个datanode上），处理客户端读写请求
2）datanode(dn)
dn是HDFS的slave，执行者。负责存储实际的数据块，执行数据块的读写 操作。
3）client 客户端
（1）负责文件切分，将文件分成一个一个的block（block大小由nn确定）
（2）与nn交互获取文件的位置信息，与dn交互读写数据
（3）提供hdfs命令管理hdfs，访问hdfs进行增删改查
4）Secondary NameNode(2nn)
2nn辅助nn,定期合并Fsimage和Edits并推送给nn，紧急情况下辅助恢复nn
2.hdfs读写流程
1）hdfs写数据流程
(1) hdfs客户端(client)在本地创建一个Distribute FileSystem（java对象）
(2) client 向nn发起请求上传文件（附带hdfs的path）
(3) nn根据请求进行校验，比如客户端权限，hdfs目录是否存在等
(4) nn响应client可以上传文件
(5) client向nn请求上传block
(6) nn向client返回元数据信息，根据副本数量参数返回dn节点
(7) client创建数据流FSDataOutputStream，向最近的dn请求建立传输通道，其他dn之间依次请求建立传输通道
(8) dn依次应答，最后应答给client
(9) client通过传输流开始向最近的dn传出数据（每个block会分为若干512byte的chunk进入缓冲队列，与4byte校验位共同组成一个packet进行传输），dn之间依次传输数据，每传完一个packet并应答完成之后，client中的缓冲队列中删除响应的数据
2）hdfs读数据流程
(1) hdfs客户端(client)在本地创建一个Distribute FileSystem（java对象）
(2) client 向nn发起请求下载文件（附带hdfs的path）
(3) nn根据请求进行校验，比如客户端权限，hdfs目录是否存在等
(4) nn向client返回元数据信息，根据副本数量参数返回dn节点
(7) client创建数据流FSDataInputStream，根据【节点距离】与【dn负载】选择dn请求建立传输通道（串行，一个一个block先后读数据，然后拼接）
(8) 传输数据
3.NameNode(nn)与Secondary NameNode(2nn)的工作机制
1）nn的元数据存储机制
在nn的$HADOOP_HOME/data/dfs/name/current 目录下有若干 edits_*与fsimage_*文件，还有一个edits_inprogress_*文件，下面表述存储过程：
（1）fsiamge负责存储元数据（可以类比数据库的里的数据），而edits文件负责存储数据的变化过程（类比一些sql语句）；fsiamge会被加载到内存中
（2）一个修改请求过来的时候，首先将信息记录到edits_inprogress文件内，然后加载到内存中（此时edits_inprogress与fsimage都在内存中），内存数据会执行edits_inprogress中的请求
（3）由于数据是不断变化的，所以edits文件会持续增多（sql语句越来越多），若干时间edits积攒多了之后，若干edits文件会合并成一个fsimage（更新数据库里的数据），这一步会借助2nn来实现
###2）2nn辅助nn实现元数据存储
在2nn的$HADOOP_HOME/data/dfs/namesecondary/current/ 目录下有若干 edits_*与fsimage_*文件，下面表述存储过程：
（1）达到一定条件后（默认定时1h或者定量100w），2nn会向nn请求checkPoint
（2）每一次执行checkpoint的时候，nn中的edits_inprogress_都会先生成一个新的文件（如后缀+1），然后老的edits_inprogress_文件重命名为edits_
（3）nn将edits_与旧的fsimage同步给2nn,2nn中旧的fsimage_ 与 刚刚同步过去的edits_ 会生成新的fsimage.chkpoint
（4）2nn将新的fsimage.chkpoint同步给nn，nn将fsimage.chkpoint重命名为fsimage_覆盖之前的fsimage_.
3）checkpoint定时和定量设置
dfs-default.xml中：（hdfs-site.xml中也可自定义，位置 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml）
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600s</value>
</property>
<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>60s</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property>
4）查看fsimage与edits文件
先看一下nn中的 $HADOOP_HOME/data/dfs/name/current目录下的文件
[atguigu@hadoop102 current]$ ll $HADOOP_HOME/data/dfs/name/current
总用量 4148
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1048576 3月 31 22:16 edits_0000000000000000001-0000000000000000236
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 3月 31 22:27 edits_0000000000000000237-0000000000000000238
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1048576 3月 31 22:27 edits_0000000000000000239-0000000000000000239
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1812 4月 1 21:42 edits_0000000000000000240-0000000000000000262
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 1 22:42 edits_0000000000000000263-0000000000000000264
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1048576 4月 1 22:42 edits_0000000000000000265-0000000000000000265
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1130 4月 3 10:22 edits_0000000000000000266-0000000000000000278
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 5291 4月 3 11:22 edits_0000000000000000279-0000000000000000327
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 12:22 edits_0000000000000000328-0000000000000000329
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1048576 4月 3 12:22 edits_inprogress_0000000000000000330
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1080 4月 3 11:22 fsimage_0000000000000000327
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 62 4月 3 11:22 fsimage_0000000000000000327.md5
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1080 4月 3 12:22 fsimage_0000000000000000329
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 62 4月 3 12:22 fsimage_0000000000000000329.md5
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 4 4月 3 12:22 seen_txid
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 216 4月 3 09:53 VERSION
查看2nn中的fsimage与edits文件
[atguigu@hadoop104 current]$ ll $HADOOP_HOME/data/dfs/namesecondary/current/
总用量 1092
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1048576 3月 31 22:27 edits_0000000000000000001-0000000000000000236
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 3月 31 22:27 edits_0000000000000000237-0000000000000000238
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1812 4月 1 21:42 edits_0000000000000000240-0000000000000000262
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 1 22:42 edits_0000000000000000263-0000000000000000264
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1130 4月 3 10:22 edits_0000000000000000266-0000000000000000278
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 5291 4月 3 11:22 edits_0000000000000000279-0000000000000000327
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 12:22 edits_0000000000000000328-0000000000000000329
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 13:22 edits_0000000000000000330-0000000000000000331
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 14:22 edits_0000000000000000332-0000000000000000333
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 15:22 edits_0000000000000000334-0000000000000000335
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 16:22 edits_0000000000000000336-0000000000000000337
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 42 4月 3 17:22 edits_0000000000000000338-0000000000000000339
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1080 4月 3 16:22 fsimage_0000000000000000337
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 62 4月 3 16:22 fsimage_0000000000000000337.md5
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 1080 4月 3 17:22 fsimage_0000000000000000339
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 62 4月 3 17:22 fsimage_0000000000000000339.md5
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 216 4月 3 17:22 VERSION
使用hdfs命令查看具体信息
命令格式：
查看fsimage文件：hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
查看edits文件：hdfs oev -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
#查看fsimage文件
[atguigu@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p xml -i fsimage_0000000000000000339 -o /opt/software/fsimage_339.xml
2022-04-03 18:00:43,370 INFO offlineImageViewer.FSImageHandler: Loading 3 strings
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/software/fsimage_339.xml
关于fsimage文件解析为xml后的内容参见附录一
#查看edits文件前执行一个put操作
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs dfs -put VERSION /
2022-04-03 18:13:07,163 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p xml -i edits_inprogress_0000000000000000340 -o /opt/software/edits_340
[atguigu@hadoop102 current]$ cat !$
关于edits文件解析为xml后的内容参见附录二
4.DataNode（dn）的工作机制
查看dn上存储数据的目录
[atguigu@hadoop104 finalized]$ ll $HADOOP_HOME/data/dfs/data/current/BP-38154239-192.168.10.102-1648734109555/current/finalized/subdir0/subdir0
总用量 24
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 11 4月 1 21:29 blk_1073741852
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 11 4月 1 21:29 blk_1073741852_1028.meta
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 20 4月 1 21:30 blk_1073741853
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 11 4月 1 21:30 blk_1073741853_1030.meta
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 216 4月 3 18:13 blk_1073741854
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 11 4月 3 18:13 blk_1073741854_1031.meta
其中，
blk_文件存储真实的块数据，
blk_.meta存储块数据的数据长度、校验和、时间戳等
（1）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（默认6小时）的向NameNode上报所有的块信息。
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>21600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>
（2）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令（如复制块数据到另一台机器），或删除某个数据块。如果超过10分钟 + 10次心跳后仍然没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3s</value>
<description>心跳间隔时间</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
<value>300000</value>
<description>重新检查时间间隔</description>
</property>
三、hdfs命令
命令格式：hadoop fs 具体命令 / hdfs dfs 具体命令
查看帮助：hadoop fs -help 具体命令 / hdfs dfs -help 具体命令
创建文件夹与查看：
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /singers
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x - atguigu supergroup 0 2022-04-01 21:20 /singers
上传文件：
-moveFormLocal 从本地剪切到hdfs
-copyFromLocal / -put 从本地拷贝到hdfs
-appendToFile 追加一个文件到另一个文件的末尾
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ echo zhoujielun > zhoujielun.txt
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ echo zhangxueyou > zhangxueyou.txt
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ echo weitasi > weitasi.txt
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ hadoop fs -moveFromLocal zhoujielun.txt /singers
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ hadoop fs -put zhangxueyou.txt /singers
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ hdfs dfs -ls /singers
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 atguigu supergroup 20 2022-04-01 21:30 /singers/zhangxueyou.txt
-rw-r--r-- 3 atguigu supergroup 11 2022-04-01 21:29 /singers/zhoujielun.txt
下载文件：
-copyToLocal / -put
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ hdfs dfs -get /singers .
[atguigu@hadoop102 hdfs_test]$ ls -l
总用量 8
drwxr-xr-x 2 atguigu atguigu 51 4月 1 21:34 singers
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 8 4月 1 21:28 weitasi.txt
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 12 4月 1 21:27 zhangxueyou.txt
直接操作：
hdfs dfs -cat / -tail filepath
hdfs dfs -chgrp/-chmod/-chown filepath
hdfs dfs -mkdir/-cp filepath
hdfs dfs -mv filepath (在hdfs中mv，与MVFromLocal不一样）
hdfs dfs -rm/-du filepath
-setrep：设置HDFS中文件的副本数量,如果datanode数量小于10，比如只有5个，则只能有5个副本，datanode增加时，副本也会相应增加
hdfs dfs -setrep 10 filepath
四、HDFS的java Api使用
1.前置准备工作
1）将windows依赖包hadoop-3.1.0放到D:\1file\hadoop（自定义无中文目录）下
2）新建系统变量HADOOP_HOME=D:\1file\hadoop\hadoop-3.1.0
3）path变量中加入 %HADOOP_HOME%\bin
4）双击 %HADOOP_HOME%\bin目录下的winutils.exe
不进行以上4部的报错：
5）新建maven工程
6）配置maven
7）pom中配置依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.hadoopTest</groupId>
<artifactId>HDFSClient</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
8）log4j配置文件 log4j.properties
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
9） 新建类HDFSClient，准备工作完成
2.JAVA-API的具体使用
比较简单，直接上代码
package com.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.Arrays;
public class HDFSClient {
FileSystem hdfs;
@Before
public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
//连接nn地址
URI uri1 = new URI("hdfs://hadoop102:8020");
//初始化配置
// 参数优先级排序：configuration设置的值 >ClassPath下的用户自定义配置文件 >服务器xxx-site.xml >服务器xxx-default.xml
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.replication","2");
//设置用户
String user = "atguigu";
//客户端对象
hdfs = FileSystem.get(uri1, configuration,user);
}
//文件基本操作
@Test
public void test1() throws IOException {
Path toHdfsPath = new Path("/API/java");
Path fromHdfsPath = new Path("/singers/zhouejielun.txt");
Path localFile = new Path("D:\\1file\\hadoop\\学习备忘.txt");
Path localPath = new Path("D:\\1file\\hadoop");
//创建文件夹
hdfs.mkdirs(toHdfsPath);
//上传文件
hdfs.copyFromLocalFile(false,true,localFile,toHdfsPath);
//下载文件
hdfs.copyToLocalFile(false,fromHdfsPath,localPath);
//删除文件,递归删除true
hdfs.delete(toHdfsPath,true);
//文件移动或重命名
hdfs.rename(fromHdfsPath,new Path("/zhoujielun.txt.new"));
}
@Test
public void test2() throws IOException {
RemoteIterator<LocatedFileStatus> iter = hdfs.listFiles(new Path("/"), true);
while (iter.hasNext()){
LocatedFileStatus fileStatus = iter.next();
//获取文件信息
System.out.println("=====" + fileStatus.getPath().getName() + "=====");
System.out.println(fileStatus.getPath());
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getOwner());
System.out.println(fileStatus.getGroup());
System.out.println(fileStatus.getLen());
System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
System.out.println(fileStatus.getReplication());
System.out.println();
//获取块信息
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
System.out.println();
}
// 判断是文件还是目录
FileStatus[] fileStatuses = hdfs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
System.out.println((fileStatus.isFile() ? "file " : fileStatus.isDirectory()? "directory " : "nothing ") + fileStatus.getPath());
}
}
@After
public void closeResource() throws IOException {
hdfs.close();
}
}
五、附录
1.fsimage文件内容
<?xml version="1.0"?>
<fsimage>
<version>
<layoutVersion>-64</layoutVersion>
<onDiskVersion>1</onDiskVersion>
<oivRevision>ba631c436b806728f8ec2f54ab1e289526c90579</oivRevision>
</version>
<NameSection>
<namespaceId>162292633</namespaceId>
<genstampV1>1000</genstampV1>
<genstampV2>1030</genstampV2>
<genstampV1Limit>0</genstampV1Limit>
<lastAllocatedBlockId>1073741853</lastAllocatedBlockId>
<txid>339</txid>
</NameSection>
<ErasureCodingSection>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>1</policyId>
<policyName>RS-6-3-1024k</policyName>
<cellSize>1048576</cellSize>
<policyState>DISABLED</policyState>
<ecSchema>
<codecName>rs</codecName>
<dataUnits>6</dataUnits>
<parityUnits>3</parityUnits>
</ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>2</policyId>
<policyName>RS-3-2-1024k</policyName>
<cellSize>1048576</cellSize>
<policyState>DISABLED</policyState>
<ecSchema>
<codecName>rs</codecName>
<dataUnits>3</dataUnits>
<parityUnits>2</parityUnits>
</ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>3</policyId>
<policyName>RS-LEGACY-6-3-1024k</policyName>
<cellSize>1048576</cellSize>
<policyState>DISABLED</policyState>
<ecSchema>
<codecName>rs-legacy</codecName>
<dataUnits>6</dataUnits>
<parityUnits>3</parityUnits>
</ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>4</policyId>
<policyName>XOR-2-1-1024k</policyName>
<cellSize>1048576</cellSize>
<policyState>DISABLED</policyState>
<ecSchema>
<codecName>xor</codecName>
<dataUnits>2</dataUnits>
<parityUnits>1</parityUnits>
</ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>5</policyId>
<policyName>RS-10-4-1024k</policyName>
<cellSize>1048576</cellSize>
<policyState>DISABLED</policyState>
<ecSchema>
<codecName>rs</codecName>
<dataUnits>10</dataUnits>
<parityUnits>4</parityUnits>
</ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
</ErasureCodingSection>
<INodeSection>
<lastInodeId>16481</lastInodeId>
<numInodes>11</numInodes>
<inode>
<id>16385</id>
<type>DIRECTORY</type>
<name></name>
<mtime>1648954180012</mtime>
<permission>atguigu:supergroup:0755</permission>
<nsquota>9223372036854775807</nsquota>
<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
<id>16449</id>
<type>DIRECTORY</type>
<name>singers</name>
<mtime>1648954180012</mtime>
<permission>atguigu:supergroup:0755</permission>
<nsquota>-1</nsquota>
<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
<id>16450</id>
<type>FILE</type>
<name>zhoujielun.txt.new</name>
<replication>3</replication>
<mtime>1648819792233</mtime>
<atime>1648953183013</atime>
<preferredBlockSize>134217728</preferredBlockSize>
<permission>atguigu:supergroup:0644</permission>
<blocks>
<block>
<id>1073741852</id>
<genstamp>1028</genstamp>
<numBytes>11</numBytes>
</block>
</blocks>
<storagePolicyId>0</storagePolicyId>
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