第4章 HDFS的数据流
4.1 HDFS写数据流程
4.1.1 剖析文件写入
HDFS写数据流程，如图所示
1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2）NameNode返回是否可以上传。
3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
4）NameNode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7）客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；
8）当一个block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个block的服务器。（重复执行3-7步）。
4.2 HDFS读数据流程
HDFS的读数据流程，如图所示
1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。
2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以packet为单位来做校验）。
4）客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
第5章 NameNode和SecondaryNameNode工作机制
5.1 NN和2NN工作机制
NN和2NN工作机制，如图所示
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在内存中对数据进行增删改查。
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。
NN和2NN工作机制详解：
Fsimage：namenode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。
namenode启动时，先滚动edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载edits（归档后的）和fsimage（最新的）到内存中，此时namenode内存就持有最新的元数据信息。client开始对namenode发送元数据的增删改查的请求，这些请求的操作首先会被记录的edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时namenode挂掉，重启后会从edits中读取元数据的信息。然后，namenode会在内存中执行元数据的增删改查的操作。
由于edits中记录的操作会越来越多，edits文件会越来越大，导致namenode在启动加载edits时会很慢，所以需要对edits和fsimage进行合并（所谓合并，就是将edits和fsimage加载到内存中，照着edits中的操作一步步执行，最终形成新的fsimage）。secondarynamenode的作用就是帮助namenode进行edits和fsimage的合并工作。
secondarynamenode首先会询问namenode是否需要checkpoint（触发checkpoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和edits中数据写满了）。直接带回namenode是否检查结果。secondarynamenode执行checkpoint操作，首先会让namenode滚动edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动edits的目的是给edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的edits和fsimage会拷贝到secondarynamenode的本地，然后将拷贝的edits和fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，然后将fsimage.chkpoint拷贝给namenode，重命名为fsimage后替换掉原来的fsimage。namenode在启动时就只需要加载之前未合并的edits和fsimage即可，因为合并过的edits中的元数据信息已经被记录在fsimage中。
5.2 Fsimage和Edits解析
1. 概念
namenode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件 fsimage_0000000000000000000 fsimage_0000000000000000000.md5 seen_txid VERSION
（1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件的序列化信息。
（2）Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到edits文件中。
（3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
（4）每次NameNode启动的时候都会将fsimage文件读入内存，并edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将fsimage和edits文件进行了合并。
2. oiv查看fsimage文件
（1）查看oiv和oev命令
[root@hadoop101 current]$ hdfs oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage oev apply the offline edits viewer to an edits file
（2）基本语法
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
（3）案例实操
[root@hadoop101 current]$ pwd /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/current [root@hadoop101 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml [root@hadoop101 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。Xml参数必须大写
<inode> <id>16386</id> <type>DIRECTORY</type> <name>user</name> <mtime>1512722284477</mtime> <permission>root:supergroup:rwxr-xr-x</permission> <nsquota>-1</nsquota> <dsquota>-1</dsquota> </inode> <inode> <id>16387</id> <type>DIRECTORY</type> <name>root</name> <mtime>1512790549080</mtime> <permission>root:supergroup:rwxr-xr-x</permission> <nsquota>-1</nsquota> <dsquota>-1</dsquota> </inode> <inode> <id>16389</id> <type>FILE</type> <name>wc.input</name> <replication>3</replication> <mtime>1512722322219</mtime> <atime>1512722321610</atime> <perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize> <permission>root:supergroup:rw-r--r--</permission> <blocks> <block> <id>1073741825</id> <genstamp>1001</genstamp> <numBytes>59</numBytes> </block> </blocks> </inode >
3. oev查看edits文件
（1）基本语法
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
（2）案例实操
[root@hadoop101 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml [root@hadoop101 current]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <EDITS> <EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION> <RECORD> <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE> <DATA> <TXID>129</TXID> </DATA> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ADD</OPCODE> <DATA> <TXID>130</TXID> <LENGTH>0</LENGTH> <INODEID>16407</INODEID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <REPLICATION>2</REPLICATION> <MTIME>1512943607866</MTIME> <ATIME>1512943607866</ATIME> <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> <CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME> <CLIENT_MACHINE>192.168.1.5</CLIENT_MACHINE> <OVERWRITE>true</OVERWRITE> <PERMISSION_STATUS> <USERNAME>root</USERNAME> <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> <MODE>420</MODE> </PERMISSION_STATUS> <RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID> <RPC_CALLID>0</RPC_CALLID> </DATA> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE> <DATA> <TXID>131</TXID> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> </DATA> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE> <DATA> <TXID>132</TXID> <GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2> </DATA> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE> <DATA> <TXID>133</TXID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <BLOCK> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> <NUM_BYTES>0</NUM_BYTES> <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> </BLOCK> <RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID> <RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID> </DATA> </RECORD> <RECORD> <OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE> <DATA> <TXID>134</TXID> <LENGTH>0</LENGTH> <INODEID>0</INODEID> <PATH>/hello7.txt</PATH> <REPLICATION>2</REPLICATION> <MTIME>1512943608761</MTIME> <ATIME>1512943607866</ATIME> <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> <CLIENT_NAME></CLIENT_NAME> <CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE> <OVERWRITE>false</OVERWRITE> <BLOCK> <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> <NUM_BYTES>25</NUM_BYTES> <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> </BLOCK> <PERMISSION_STATUS> <USERNAME>root</USERNAME> <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> <MODE>420</MODE> </PERMISSION_STATUS> </DATA> </RECORD> </EDITS >
5.3 checkpoint时间设置
（1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。如果修改在hdfs-site中
默认值在[hdfs-default.xml]
<property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> </property>
（2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。
<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>60</value> <description>1分钟检查一次操作次数</description> </property >
5.4 集群安全模式
1. 概述
NameNode启动时，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并执行编辑日志（edits）中的各项操作。一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的fsimage文件和一个空的编辑日志。此时，NameNode开始监听DataNode请求。但是此刻，NameNode运行在安全模式，即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的。
系统中的数据块的位置并不是由NameNode维护的，而是以块列表的形式存储在DataNode中。在系统的正常操作期间，NameNode会在内存中保留所有块位置的映射信息。在安全模式下，各个DataNode会向NameNode发送最新的块列表信息，NameNode了解到足够多的块位置信息之后，即可高效运行文件系统。
如果满足“最小副本条件”，NameNode会在30秒钟之后就退出安全模式。所谓的最小副本条件指的是在整个文件系统中99.9%的块满足最小副本级别（默认值：dfs.replication.min=1）。在启动一个刚刚格式化的HDFS集群时，因为系统中还没有任何块，所以NameNode不会进入安全模式。
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，监控安全模式）
3. 案例
模拟等待安全模式
（1）先进入安全模式
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter
（2）执行下面的脚本
编辑一个脚本
#!/bin/bash bin/hdfs dfsadmin -safemode wait（安全模式关闭） bin/hdfs dfs -put ~/hello.txt /root/hello.txt
（3）再打开一个窗口，执行
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave
第6章 DataNode工作机制
6.1 DataNode工作机制
DataNode工作机制，如图所示
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。
