大数据技术之Hadoop(HDFS)

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据技术之Hadoop(HDFS)

HDFS简介



HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;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。


产生原因:迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。


HDFS总体的组成架构:


1.png


HDFS的Shell操作



我使用的是hadoop fs 这种格式的指令比较多。


创建文件夹


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo


从本地上传文件到HDFS上。我习惯使用-put这个指令比较多


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo


把一个文件追加到另一个文件尾部,因为HDFS只适合文件的追加。


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt


把一个文件从HDFS复制到本地


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt


显示目录信息


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo


显示文件内容


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt


创建文件夹


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo


从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另外一个路径


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo


在 HDFS 目录中移动文件


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo


显示一个文件的末尾 1kb 的数据


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt


删除文件或文件夹


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt


递归删除目录及目录里面内容


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo



-du 统计文件夹的大小信息


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
27 81 /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo
14 42 /jinguo/shuguo.txt
7 21 /jinguo/weiguo.txt
6 18 /jinguo/wuguo.tx



设置 HDFS 中文件的副本数量


[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt



HDFS的写数据流程



1.png


1.要将ss.avi上传到HDFS中,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。(没有的话就可以上传啦)


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。(dn1,dn2,dn3这三个dn存三份儿数据)


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。(先建立管道通信)


6.dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。(返回消息的管道确立)


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;dn1 每传一个 packet会放入一个应答队列等待应答。


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)。


网络拓扑- 节点距离计算



节点距离就是NameNode通过计算要将数据存储到哪几个DataNode当中,选择最优的DataNode。


节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。


1.png


机架感知



这个就是副本存储数据的选择,在很多的DataNode当中,选择较合适的DataNode存储副本。


1.png


第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。

第二个副本在另一个机架的随机一个节点。

第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。


HDFS的读数据流程


1.png


(1)客户端通过 DistributedFileSystem 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)。串行传输的。


(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。


NN 和 和 2NN 工作机制


1.png


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 在内存中对元数据进行增删改


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。


DataNode工作机制



1.png


(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(6 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。


(4)集群运行中可以安全加入和退出一些机器。


补充



在搭建hadoop集群的时候,遇到问题的解决方案。


1.搭建好集群之后,测试wordcount案例时候,出现错误,对/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop路径下的mapred-site.xml进行编辑,添加下面内容。


<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
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