Hadoop（四）HDFS集群详解

前言

　　前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。

　　HDFS前言：

　　　　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。

　　　　在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。

　　分布式文件系统：

　　　　问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力

　　　　解决方案：对数据分区存储与若干台物理主机中

　　　　分布式文件系统应运而生：

　　　　　　　　　　　　1）管理网络中跨多台计算机存储的文件系统

　　　　　　　　　　　　2）HDFS就是这样的一个分布式文件系统

一、HDFS概述

1.1、HDFS概述

　　1）HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
　　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汇报自身保存的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namenode申请来进行

1.2、HDFS的概念和特性

　　1）HDFS的概念　　

　　　　 HDFS采用了主从式（Master/Slave）的体系结构，其中NameNode（NN），DataNode（DN）和Client是HDFS中的3个重要角色。HDFS也在社区的努力下不断演进，包括支持文件追加，Federation，HA的引入等。

　　　　在一个HDFS中，有一个NN，一个SNN（Secondary NameNode）和众多的DN，在大型的集群中可能会有数以千计的DN。而Client，一般意义上比数据节点的个数还要多。　　

　　　　NN管理了HDFS两个最重要的关系：
　　　　　　1）目录文件树结构和文件与数据块的对应关系：会持久化到物理存储中，文件名叫做fsimage。
　　　　　　2）DN与数据块的对应关系，即数据块存储在哪些DN中：在DN启动时会上报到NN它所维护的数据块。这个是动态建立的，不会持久化。因此，集群的启动可能需要比较长的时间。
　　　　而DN则保存了数据块。并且执行NN的命令，比如复制，拷贝，删除等操作。Client则是使用HDFS的主题，包括写文件，读文件等常见操作。

　　　　总的来说：HDFS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。

　　2）HDFS的特性

　　　　2.1）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，老版本中的64M 
　　　　2.2）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 
　　　　2.3）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)对应的block块信息(block的id，以及所在的datanode服务器)   
　　　　2.4）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(副本参数也可以通过参数设置dfs.replication)  
　　　　2.5）HDFS适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

　　　　注意：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用（因为不方便进行修改，延迟大，网络开销大，成本太高） 　　　

　　3）我们通过一张图来解释

　　　　通过上面的描述我们知道，hdfs很多特点：

　　　　　　保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复（默认存3份）。

　　　　　　运行在廉价的机器上

　　　　　　适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成block，，在hadoop2.x以上版本默认128M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

　　　　　　　

　　　　如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
　　　　NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；
　　　　SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
　　　　DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。
　　　　热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
　　　　冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
　　　　fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）
　　　　edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）
　　　　namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
　　　　SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

1.3、HDFS的局限性

　　1）低延时数据访问。在用户交互性的应用中，应用需要在ms或者几个s的时间内得到响应。由于HDFS为高吞吐率做了设计，也因此牺牲了快速响应。对于低延时的应用，可以考虑使用HBase或者Cassandra。
　　2）大量的小文件。标准的HDFS数据块的大小是64M，存储小文件并不会浪费实际的存储空间，但是无疑会增加了在NameNode上的元数据，大量的小文件会影响整个集群的性能。

　　　　前面我们知道，Btrfs为小文件做了优化-inline file，对于小文件有很好的空间优化和访问时间优化。
　　3）多用户写入，修改文件。HDFS的文件只能有一个写入者，而且写操作只能在文件结尾以追加的方式进行。它不支持多个写入者，也不支持在文件写入后，对文件的任意位置的修改。
　　　　但是在大数据领域，分析的是已经存在的数据，这些数据一旦产生就不会修改，因此，HDFS的这些特性和设计局限也就很容易理解了。HDFS为大数据领域的数据分析，提供了非常重要而且十分基础的文件存储功能。

1.4、HDFS保证可靠性的措施

　　1）冗余备份

　　　　每个文件存储成一系列数据块（Block）。为了容错，文件的所有数据块都会有副本（副本数量即复制因子，课配置）（dfs.replication）

　　2）副本存放

　　　　采用机架感知（Rak-aware）的策略来改进数据的可靠性、高可用和网络带宽的利用率

　　3）心跳检测

　　　　NameNode周期性地从集群中的每一个DataNode接受心跳包和块报告，收到心跳包说明该DataNode工作正常

　　4）安全模式

　　　　系统启动时，NameNode会进入一个安全模式。此时不会出现数据块的写操作。

　　5）数据完整性检测

　　　　HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和（Checksum）检查（dfs.bytes-per-checksum）。　

二、HDFS基本概念

2.1、HDFS主从结构体系

　　

2.2、数据块（DataBlock）

　　HDFS将每个文件存储成一系列的数据块，所有的数据块都是同样的大小。（在配置文件中配置每个数据块的大小，最后一块不一定大小一样）

　　文件中所有的数据块都会有副本，每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。

　　HDFS中的文件都是一次写入的，并且严格要求在任何时候只能有一个写入者。　

　　我们可以查看到通过：hdfs  fsck / -file -bloks  -locations

　　HDFS的配置参数：dfs.replication、dfs.blocksize

　　

2.3、名字节点（主节点：NameNode）

　　1）概述

　　　　-NN是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程，它负责管理从节点DN。NN维护着整个文件系统的文件目录树，文件目录的元信息和文件的数据块索引。

　　　　     这些信息以两种信息保存在本文文件系统中，一种是文件系统镜像（文件名字fsimage），另一种是fsimage的编辑日志（文件名字edits）。

　　　　-fsimage中保存着某一特定时刻HDFS的目录树、元信息和文件数据块的索引等信息，后续的对这些信息的改动，则保存在编辑日志中，它们一起提供了一个完整的NN的第一关系。

　　　　-通过NN，Client还可以了解到数据块所在的DN的信息。需要注意的是，NN中关于DN的信息是不会保存到NN的本地文件系统的，也就是上面提到的fsimage和edits中。

　　　　　　NN每次启动时，都会通过每个DN的上报来动态的建立这些信息。这些信息也就构成了NN第二关系。

　　　　-NN还能通过DN获取HDFS整体运行状态的一些信息，比如系统的可用空间，已经使用的空间，各个DN的当前状态等。

　　2）作用

　　维护着文件系统数中所有文件和目录的元数据

　　协调客户端对文件的访问

　　　　

2.4、数据节点（从节点：DataNode）

　　1）概述

　　　　 DN是HDFS中硬盘IO最忙碌的部分：将HDFS的数据块写到Linux本地文件系统中，或者从这些数据块中读取数据。DN作为从节点，会不断的向NN发送心跳。

　　　　初始化时，每个DN将当前节点的数据块上报给NN。NN也会接收来自NN的指令，比如创建、移动或者删除本地的数据块，并且将本地的更新上报给NN。

　　2）作用

　　　　接受客户端或NameNode的调度

　　　　存储和检索数据块

　　　　在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制

　　　　定期向NameNode发送自身存储的数据块列表

2.5、SecondaryNameNode

　　1）定期合并edits和fsImage（如果没有配置SecondaryNameNode由NameNode自己完成）

　　　　 Secondary NameNode是用于定期合并fsimage和edits的。与NN一样，每个集群都有一个SNN，在大规模部署的条件下，一般SNN也独自占用一台服务器。

　　　　SNN按照集群配置的时间建个，不停的获取HDFS某一个时间点的fsimage和edits，合并它们得到一个新的fsimage。该fsimage上传到NN后会替换NN的老的fsimage。

　　2）防止edits日志文件过大

　　　　从上面可以看出，SNN会配合NN，为NN的第一关系提供了一个简单的CheckPoint机制，并避免出现edits过大，导致NN启动时间过长的问题。

　　3）提供那个NameNode的fsImage文件的检查点，以实现NameNode故障恢复

　　　　

2.6、总结NameNode和DataNode

　　-HDFS集群有两种节点类型，Namenodes和Datanodes，它们工作于master-worker模式。一个namenode是master，一组datanodes是workers。namenode管理整个文件系统的namespace。
　　   它维护一棵文件树和所有文件/目录的元信息。这些信息在namenode的本地磁盘上存成两个文件，一个是该namespace的镜像，另一个是编辑日志（edit log）。
　　   namenode也知道每个文件的每个块都存在哪个datanode上了，但这个信息不会被持久化下来，因为每次启动时，这个信息会被重新生成。
　　-客户端程序通过访问namenode和datanodes来访问HDFS文件系统。但是用户代码根本不知道namenode和datanodes的存在，就像访问POSIX一样（Portable Operating System Interface：便携计算机系统接口）。
　　   Datanodes是干苦力活的。当被客户端或namenode命令时，它存储和检索文件块（blocks）。它还会定期向namenode汇报它们存储的文件块列表。
　　-没有namenode，整个文件系统就没法用了。如果把namenode移除，整个文件系统里的文件就都丢失了，因为没办法知道如何重新组装存在各个datanodes里的文件块。
　　   因此有必要保证namenode足够可靠，Hadoop提供了两种机制保证namenode里的数据安全。
　　-第一个机制是备份namenode上的持久化信息。可以配置hadoop，让namenode写持久化信息时写到多个地方，并且这些写操作是串行的并且是原子操作。通常的做法是写到本地磁盘一份，同时写到远程NFS上。
　　-另一个机制是配一个secondary namenode。虽然名字上叫namenode，但secondary namenode根本不做namenode的工作，它就是定期把namenode上的namespace镜像和编辑日志（edit log）合并到自己身上，以避免编辑日志过大。
　　   secondary namenode通常是一台单独的机器，因为合并工作需要大量的CPU和内存资源。因为它的状态迟于namenode，所以，当namenode发生事故时，肯定是会有数据丢失的。
　　   通常的做法是把namenode在NFS上的metadata文件拷贝到secondary namenode，然后启动这个secondary namenode，让它成为namenode。

四、单点故障（单点失效）问题

4.1、单点故障问题

　　如果NameNode失效，那么客户端或MapReduce作业均无法读写查看文件

4.2、解决方案

　　1）启动一个拥有文件系统元数据的新NameNode（这个一般不采用，因为复制元数据非常耗时间）

　　2）配置一对活动-备用（Active-Sandby）NameNode，活动NameNode失效时，备用NameNode立即接管，用户不会有明显中断感觉。

　　　　共享编辑日志文件（借助NFS、zookeeper等）

　　　　DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息

　　　　客户端采用特定机制处理 NameNode失效问题，该机制对用户透明

五、细说HDFS高可用性（HA：High-Availability）

1）前面在（2. Namenodes和Datanodes）提到的通过备份namenode上的持久化信息，或者通过secondary namenode的方式，只能解决数据不丢失，但是不能提供HA（高可用性），

　　namenode仍然是“单点失败”（SPOF：single point of failure）。如果namenode死掉了，所有的客户端都不能访问HDFS文件系统里的文件了，不能读写也不能列出文件列表。

2）新的namenode必须做下面三件事才能再次提供服务：

　　i) 加载namespace镜像

　　ii) 重做编辑日志（edit log）里的操作

　　iii) 接收所有datanodes上的文件块信息汇报，退出安全模式

　　对于一个大型集群来讲，一次这样的冷启动可能要花费30分钟的时间。

　　在Hadoop 2.x版本中引入了active-standby模式的一对namenodes。当灾难发生时，standby的机器会取代active的机器，成为新的namenode。为了实现这样的结构，需要新的架构：

　　　　- 两个namenodes之间要有一块共享的存储空间，以便共享编辑日志（edit log）。早期实现需要一个高可用的NFS，在后来的版本中有更多的选择，例如可以使用ZooKeeper解决方案。

　　　　- 另外，因为文件块的映射关系是存在内存里的，不是存在磁盘上的，因此datanodes必须向两个namenodes同时汇报自己的存储情况。

　　　　- 客户端需要配置成能够自动处理namenode失败的情况，对使用者透明。

3）当active namenode死掉了，standby namenode替换上去的时间很快，也就是几十秒的样子。因为standby namenode上有最新的文件块映射信息和最新的编辑日志（edit log），一切都是时刻准备着的。

　　　　但是确定active namenode是不是真的死了是个大麻烦，会花费更长时间（大概一分钟左右）。

4）如果active namenode和standby namenode都死了怎么办？没关系，就花30分钟冷启动一下就好了，跟没有active-standby一样，不会更坏。因此，active-standby是一个改进性的优化，不会带来副作用。

5）判断active是不是还活着，其实就是用心跳请求的方式的。但是，管理员还有另外一个工具可以在active还活着的情况下，优雅地切换到standby上，让standby成为新的active，

　　这在定期维护的情况下非常有用。这种切换之所以被称为“优雅失败”（graceful failover），因为两个namenodes会按顺序切换角色，一个成为active，一个变成standby。

6）在不优雅的切换中，就是active死掉了，不得已换成了standby来服务，这时，原来的active不一定真的死了，可能是网络慢啊或者什么原因，导致它后来又能提供服务了，

　　最麻烦的是它自己不知道自己曾经死了，它要是再冒出来服务就麻烦了，因此，有一系列的动作会阻止它再次加入系统，比如杀掉进程啊，关闭端口啊什么的，最后一招就是STONITH（暴头：shoot the other node in the head）。

7）所有这些都是对客户端透明的。客户端配置namenode时是把一个hostname映射到两个IP上的，然后分别试两个IP，哪个通就用哪个。

六、HDFS的shell（命令行客户端）操作

　　注意在Hadoop2.0之前是使用的hadoop命令，那时候的HDFS集群叫做hadoop集群，但是hadoop2.0之后。使用的是hdfs命令，hadoop集群也分为了HDFS集群和Yarn集群！

6.1、HDFS的shell操作

　　1）查看命令帮助：hdfs -help

　　　　

　　2）运行一个文件系统命令在Hadoop集群支持的文件系统中

　　　　

6.2、HDFS  DFS命令详解　　

1）、准备工作

　　检查需要处理的数据（假定数据已经存放在hdfs的/user/hadoop⽬录下）
　　　　$> hadoop fs -ls /user/hadoop
　　看到测试数据⽬录weather_test，完整数据⽬录weather，专利数据⽬录patent即可，若没有则请从服务器下载并上传⾃⼰的⽬录下

2）、文件操作

　　1）建⽴⽬录(在hdfs的/user/xxx⽬录下操作）
　　　　$> hdfs dfs -mkdir input

　　　　

　　2）查看⽂件或⽬录
　　　　$> hdfs dfs -ls

　　　　

　　3）⽂件上传(将本地⽂件local_file上传到hdfs的/user/xxx⽬录下)
　　　　$> hdfs dfs -put local_file input
　　4）下载⽂件或⽬录到本地当前⽬录下
　　　　$> hdfs dfs -get input .
　　5）浏览hdfs中的⽂件
　　　　$> hdfs dfs -cat input/local_file
　　6）删除⽂件或者⽬录
　　　　$> hdfs dfs -rm input/local_file
　　7）在hdfs中复制⽂件或⽬录
　　　　$> hdfs dfs -cp input/local_file input/local_file.bak

　　8)修改权限

　　　　

　　9）查看命令帮助
　　　　$> hdfs dfs -help [cmd]

6.3、HDFS管理命令

　　1）系统⽬录检查
　　　　$> hdfs fsck /user/xxx系统⽬录详细检测
　　　　$> hdfs fsck /user/xxx -files -blocks -locations -racks
　　2）检测DataNode报告
　　　　$> hdfs dfsadmin -report
　　3）权限管理
　　　　$> hdfs fs -chmod 666 /user/xxx
　　4）hdfs空间⽬录配额设置
　　　　$> hdfs dfsadmin -setSpaceQuota [N] /user/xxx
　　5）hdfs空间⽬录配额清除
　　　　$> hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /user/xxx
　　6）查看⽬录配额设置
　　　　$> hdfs fs -count -q /user/xxx
　　7）删除DataNode
　　　　$> hdfs dfsadmin -refreshNodes

总结：

　　注意HDFS中的文件系统也是和linux文件系统一样的。既然是文件系统也有根目录和家目录，在HDFS中“/”代表的就是根目录，而“/user”等于linux中的“/usr”下一级目录代表的就是用户了。

　　但是HDFS没有这个用户，所以就有了虚拟用户，也就是你当前HDFS的Linux系统当前用户就会默认为它的虚拟用户。当我们有一个zyh用户时，所以你就可以创建一个/user/zyh/下面的目录，就代表着家目录。

喜欢就点个“推荐”哦！