Hadoop2.7.6_03_HDFS原理

时间：2021-06-05 05:19:05

1. HDFS前言

l  设计思想

　　分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；

l  在大数据系统中作用：

　　为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，……）提供数据存储服务

l  重点概念：文件切块，副本存放，元数据

2. HDFS的概念和特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件

其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；

 

重要特性如下：

（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M

（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担

　　——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）

（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担

　　---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）

（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

3. hdfs的工作机制

3.1. 概述

  1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode  (Secondary Namenode)
  2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
  3. DataNode 负责管理用户的文件数据块
  4. 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
  5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
  6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
  7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

3.2. HDFS写数据流程

3.2.1. 概述

　　客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

3.2.2.  详细步骤图

Hadoop2.7.6_03_HDFS原理

HDFS存放策略

 、如果该节点为写入节点，那么在该节点会保留一个副本。

 、尽量将一个块不同的副本分布到其他机架上【跨机架】，以便集群能够在整个机架损失中生存。

 、其中一个副本通常放置在与向文件写入节点相同的机架上，以便减少跨机架网络I/O。

 、将HDFS数据统一分布在集群中的DataNodes中。

3.3. HDFS读数据流程

3.3.1. 概述

　　客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

3.3.2. 详细步骤图

Hadoop2.7.6_03_HDFS原理

4. NAMENODE工作机制　　

　　理解namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对HDFS工作原理的理解，及培养hadoop集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力

4.1. NAMENODE职责

NAMENODE职责：

　　负责客户端请求的响应

　　元数据的管理（查询，修改）

4.2. 元数据管理

namenode对数据的管理采用了三种存储形式：

　　内存元数据(NameSystem)

　　磁盘元数据镜像文件

　　数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

4.2.1. 元数据存储机制

　　A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

　　B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)

　　C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）

　　　　注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中

4.2.2. 元数据手动查看

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息

bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml

bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

4.2.3. 元数据的checkpoint

　　每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）

checkpoint的详细过程如下：

Hadoop2.7.6_03_HDFS原理

checkpoint操作的触发条件配置参数：

 dfs.namenode.checkpoint.check.period=  #检查触发条件是否满足的频率，60秒

 dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

 #以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录

 dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

 dfs.namenode.checkpoint.max-retries=  #最大重试次数

 dfs.namenode.checkpoint.period=  #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒

 dfs.namenode.checkpoint.txns= #两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint的附带作用：

　　namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据

4.2.4. 元数据目录说明

　　在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

　   格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/

|-- VERSION

|-- edits_*

|-- fsimage_0000000000008547077

|-- fsimage_0000000000008547077.md5

`-- seen_txid

　 其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>

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

  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>

</property>

hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下

<property>

  <name>hadoop.tmp.dir</name>

  <value>/app/hadoop/tmp</value>

  <description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

　　

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，

如file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。

　　下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1、VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：

 #Mon Jun  :: CST

 namespaceID=

 clusterID=CID-72e356f5---885a-72e522e19be1

 cTime=

 storageType=NAME_NODE

 blockpoolID=BP--10.0.0.11-

 layoutVersion=-

其中
　　（1）、namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
　　（2）、storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）；
　　（3）、cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
　　（4）、layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用；
　　（5）、blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-925531343-10.0.0.11-1528537498201就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
　　（6）、clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明

a、使用如下命令格式化一个Namenode：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b、使用如下命令格式化其他Namenode：

 $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：

$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。

2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是当前namenode里面的edits_inprogress_*文件的尾数，namenode重启的时候，会检查seen_txid的数字。

seen_txid 包含最后一个checkpoint 的最后一个事务ID(合并edits 到一个fsimage)或者edit log roll(定稿当前的edits_inprogress并且创建一个新的)。这不是NameNode接受的最后一个事务ID。这个文件不会在每个事物上更新，只有在checkpoint 或edit log roll时才更新。

此文件的目的是试图确定在启动期间是否缺少edits 。

可以配置NameNode，对fsimage和edits文件使用单独的目录。如果edits目录意外地被删除，那么自最近一次checkpoint之后的所有事物都会丢失，并且NameNode启动只能使用fsimage并维持在一个旧状态。

为了防止这种情况，NameNode启动时也会检查seen_txid ，去验证它至少可以通过该数字加载事务。如果无法验证加载事务，它将中止启动。

具体启动过程如下：

 [yun@mini01 current]$ pwd

 /app/hadoop/tmp/dfs/name/current

 [yun@mini01 current]$ ll -h   # 启动前

 ………………

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : edits_0000000000000003236-

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : edits_0000000000000003238-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003240-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003241-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003242-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_inprogress_0000000000000003586

 -rw-rw-r--  yun yun  30K Jun  : fsimage_0000000000000003239

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : fsimage_0000000000000003239.md5

 -rw-rw-r--  yun yun  30K Jun  : fsimage_0000000000000003240

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : fsimage_0000000000000003240.md5

 -rw-rw-r--  yun yun     Jun  : seen_txid

 -rw-rw-r--  yun yun   Jun  : VERSION

 [yun@mini01 current]$ cat seen_txid 

 #########################################

 ### 启动过程中的日志

 …….common.Storage: Lock on /app/hadoop/tmp/dfs/name/in_use.lock acquired by nodename @mini01

 …….FileJournalManager: Recovering unfinalized segments in /app/hadoop/tmp/dfs/name/current

 …….FileJournalManager: Finalizing edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_inprogress_0000000000000003586 -> /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003586-

 …….FSImage: Planning to load image: FSImageFile(file=/app/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage_0000000000000003240, cpktTxId=)

 …….FSImageFormatPBINode: Loading  INodes.

 …….FSImageFormatProtobuf: Loaded FSImage in  seconds.

 …….FSImage: Loaded image for txid  from /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage_0000000000000003240

 …….FSImage: Reading org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream@7be58f16 expecting start txid #

 …….FSImage: Start loading edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003241-

 …….EditLogInputStream: Fast-forwarding stream '/app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003241-0000000000000003241' to transaction ID

 …….FSImage: Edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003241- of size  edits #  loaded in  seconds

 …….FSImage: Reading org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream@242aa8d9 expecting start txid #

 …….FSImage: Start loading edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003242-

 …….EditLogInputStream: Fast-forwarding stream '/app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003242-0000000000000003585' to transaction ID

 …….FSImage: Edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003242- of size  edits #  loaded in  seconds

 …….FSImage: Reading org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream@5b11a194 expecting start txid #

 …….FSImage: Start loading edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003586-

 …….EditLogInputStream: Fast-forwarding stream '/app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003586-0000000000000003596' to transaction ID

 …….FSImage: Edits file /app/hadoop/tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000003586- of size  edits #  loaded in  seconds

 …….FSImage: Initializing quota with  thread(s)

 …….FSImage: Quota initialization completed in  milliseconds

 ……………………

 …….FSEditLog: Starting log segment at

 ########################################

 [yun@mini01 current]$ ll -h   # 启动后

 ………………

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : edits_0000000000000003236-

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : edits_0000000000000003238-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003240-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003241-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003242-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_0000000000000003586-

 -rw-rw-r--  yun yun 1.0M Jun  : edits_inprogress_0000000000000003597

 -rw-rw-r--  yun yun  30K Jun  : fsimage_0000000000000003239

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : fsimage_0000000000000003239.md5

 -rw-rw-r--  yun yun  30K Jun  : fsimage_0000000000000003240

 -rw-rw-r--  yun yun    Jun  : fsimage_0000000000000003240.md5

 -rw-rw-r--  yun yun     Jun  : seen_txid

 -rw-rw-r--  yun yun   Jun  : VERSION

 [yun@mini01 current]$ cat seen_txid

　　说明如下：

　　1、对当前的 edits_inprogress_0000000000000003586 日志定稿；

　　2、加载最近的fsimage镜像 fsimage_0000000000000003240；

　　3、循环加载edits日志 从事物ID编号 3241开始到 3586【启动前的 seen_txid 数字】；   那么要加载的edits日志有如下几个：

　　【edits_0000000000000003241-0000000000000003241,edits_0000000000000003242-0000000000000003585,edits_0000000000000003586-0000000000000003596】

　　　　这样就能保证所有edits日志加载完毕。意味着已完成HDFS元数据的加载。

　　4、开始一个新的日志 edits_inprogress_0000000000000003597 ，并更新 seen_txid 信息，改为 3597。

3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。

补充：seen_txid

文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

5. DATANODE的工作机制

5.1. 概述

1、Datanode工作职责：

　　存储管理用户的文件块数据

　　定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）

　　（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）

 <property>

     <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>

     <value></value>

     <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>

 </property>

2、Datanode掉线判断时限参数

　　datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：

timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

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。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。

 <property>

         <name>heartbeat.recheck.interval</name>

         <value></value>

 </property>

 <property>

         <name>dfs.heartbeat.interval</name>

         <value></value>

 </property>

5.2. 观察验证DATANODE功能

　　上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：

 ### 在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：

 [yun@mini04 finalized]$ pwd

 /app/hadoop/tmp/dfs/data/current/BP--10.0.0.11-/current/finalized

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