【Hadoop生态】HDFS入门,看完就懂

简介: HDFS的入门,一片就够了,有实操,有理论

1.HDFS基本概念

1.1.HDFS介绍

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一,作为最底层的分布式存储服务而存在。
分布式文件系统解决的问题就是==大数据存储==。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景,它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

在这里插入图片描述

1.2.HDFS设计目标

1)硬件故障是常态, HDFS将有成百上千的服务器组成,每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。
2)HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读取数据。HDFS被设计成适合批量处理,而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间,更注重数据访问的高吞吐量。
3)典型的HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以,HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽,一个集群中支持数百个节点,一个集群中还应该支持千万级别的文件。
4)大部分HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题,使高吞吐量的数据访问成为可能。
5)移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好。
6)在异构的硬件和软件平台上的可移植性。这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用HDFS作为平台。


2.HDFS重要特性

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。
在这里插入图片描述

2.1.master/slave架构

HDFS采用master/slave架构。一般一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode组成。
Namenode是HDFS集群主节点,Datanode是HDFS集群从节点,两种角色各司其职,共同协调完成分布式的文件存储服务。

2.2.分块存储

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

2.3.名字空间(NameSpace)

HDFS支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录,然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似:用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode负责维护文件系统的名字空间,任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被Namenode记录下来。
HDFS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。

2.4.Namenode元数据管理

我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。Namenode负责维护整个hdfs文件系统的目录树结构,以及每一个文件所对应的block块信息(block的id,及所在的datanode服务器)。

2.5.Datanode数据存储

文件的各个block的具体存储管理由datanode节点承担。每一个block都可以在多个datanode上。Datanode需要定时向Namenode汇报自己持有的block信息。

2.6.副本机制

为了容错,文件的所有block都会有副本。每个文件的block大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变。
副本数量也可以通过参数设置dfs.replication,默认是3。

2.7.一次写入,多次读出

HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,建议数据文件写入后不在进行更改,后续是不断的读数据。
正因为如此,HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务,并不适合用来做.网盘等应用,因为,修改不方便,延迟大,网络开销大,成本太高。

3.HDFS基本操作

3.1.Shell 命令行客户端

Hadoop提供了文件系统的shell命令行客户端,使用方法如下:

hadoop  fs  <args>

文件系统shell包括与Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及Hadoop支持的其他文件系统(如本地FS,HFTP FS,S3 FS等)直接交互的各种类似shell的命令。所有FS shell命令都将路径URI作为参数。
URI格式为scheme://authority/path。对于HDFS,该scheme是hdfs,对于本地FS,该scheme是file。scheme和authority是可选的。如果未指定,则使用配置中指定的默认方案。
对于HDFS,命令示例如下:

hadoop fs -ls  hdfs://namenode:host/parent/child
hadoop fs -ls  /parent/child    fs.defaultFS中有配置

对于本地文件系统,命令示例如下:

hadoop fs -ls file:///root/ 

如果使用的文件系统是HDFS,则使用hdfs dfs也是可以的,此时

hadoop fs <args> = hdfs dfs <args>

3.2.Shell 命令选项

选项名称 使用格式 含义

-ls    -ls <路径>    查看指定路径的当前目录结构
-lsr    -lsr <路径>    递归查看指定路径的目录结构
-du    -du <路径>    统计目录下个文件大小
-dus    -dus <路径>    汇总统计目录下文件(夹)大小
-count    -count [-q] <路径>    统计文件(夹)数量
-mv    -mv <源路径> <目的路径>    移动
-cp    -cp <源路径> <目的路径>    复制
-rm    -rm [-skipTrash] <路径>    删除文件/空白文件夹
-rmr    -rmr [-skipTrash] <路径>    递归删除
-put    -put <多个linux上的文件> <hdfs路径>    上传文件
-copyFromLocal    -copyFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>    从本地复制
-moveFromLocal    -moveFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>    从本地移动
-getmerge    -getmerge <源路径> <linux路径>    合并到本地
-cat    -cat <hdfs路径>    查看文件内容
-text    -text <hdfs路径>    查看文件内容
-copyToLocal    -copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] [hdfs源路径] [linux目的路径]    从本地复制
-moveToLocal    -moveToLocal [-crc] <hdfs源路径> <linux目的路径>    从本地移动
-mkdir    -mkdir <hdfs路径>    创建空白文件夹
-setrep    -setrep [-R] [-w] <副本数> <路径>    修改副本数量
-touchz    -touchz <文件路径>    创建空白文件
-stat    -stat [format] <路径>    显示文件统计信息
-tail    -tail [-f] <文件>    查看文件尾部信息
-chmod    -chmod [-R] <权限模式> [路径]    修改权限
-chown    -chown [-R] [属主][:[属组]] 路径    修改属主
-chgrp    -chgrp [-R] 属组名称 路径    修改属组
-help    -help [命令选项]    帮助

3.3.Shell常用命令介绍

-ls
使用方法:hadoop fs -ls [-h] [-R] <args>
功能:显示文件、目录信息。
示例:hadoop fs -ls /user/hadoop/file1
-mkdir
使用方法:hadoop fs -mkdir [-p] <paths>
功能:在hdfs上创建目录,-p表示会创建路径中的各级父目录。
示例:hadoop fs -mkdir –p /user/hadoop/dir1
-put
使用方法:hadoop fs -put [-f] [-p] [ -|<localsrc1> .. ]. <dst> 
功能:将单个src或多个srcs从本地文件系统复制到目标文件系统。
-p:保留访问和修改时间,所有权和权限。
-f:覆盖目的地(如果已经存在)
示例:hadoop fs -put -f localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
-get
使用方法:hadoop fs -get [-ignorecrc] [-crc] [-p] [-f] <src> <localdst>
-ignorecrc:跳过对下载文件的CRC检查。
-crc:为下载的文件写CRC校验和。
功能:将文件复制到本地文件系统。
示例:hadoop fs -get hdfs://host:port/user/hadoop/file localfile
-appendToFile 
使用方法:hadoop fs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
功能:追加一个文件到已经存在的文件末尾
示例:hadoop fs -appendToFile localfile  /hadoop/hadoopfile


-cat  
使用方法:hadoop fs -cat [-ignoreCrc] URI [URI ...]
功能:显示文件内容到stdout
示例:hadoop fs -cat  /hadoop/hadoopfile
-tail
使用方法:hadoop fs -tail [-f] URI 
功能:将文件的最后一千字节内容显示到stdout。
-f选项将在文件增长时输出附加数据。
示例:hadoop  fs  -tail  /hadoop/hadoopfile
-chgrp 
使用方法:hadoop fs -chgrp [-R] GROUP URI [URI ...]
功能:更改文件组的关联。用户必须是文件的所有者,否则是超级用户。
-R将使改变在目录结构下递归进行。
示例:hadoop fs -chgrp othergroup /hadoop/hadoopfile
-chmod
功能:改变文件的权限。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。
示例:hadoop  fs  -chmod  666  /hadoop/hadoopfile
-chown
功能:改变文件的拥有者。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。
示例:hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hadoop/hadoopfile
-cp              
功能:从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径
示例: hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2
-mv                     
功能:在hdfs目录中移动文件
示例: hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /
-getmerge    
功能:合并下载多个文件
示例:比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...
hadoop fs -getmerge /aaa/log.*  ./log.sum
-rm                
功能:删除指定的文件。只删除非空目录和文件。-r 递归删除。
示例:hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/
-df               
功能:统计文件系统的可用空间信息
示例:hadoop  fs  -df  -h  /
-du 
功能:显示目录中所有文件大小,当只指定一个文件时,显示此文件的大小。
示例:hadoop fs -du /user/hadoop/dir1
-setrep                
功能:改变一个文件的副本系数。-R选项用于递归改变目录下所有文件的副本系数。
示例:hadoop fs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dir1
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop系列HDFS详解
Hadoop系列HDFS详解
40 0
|
9天前
|
分布式计算 Hadoop 测试技术
Hadoop【基础知识 05】【HDFS的JavaAPI】(集成及测试)
【4月更文挑战第5天】Hadoop【基础知识 05】【HDFS的JavaAPI】(集成及测试)
36 8
|
9天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop【基础知识 03+04】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
【4月更文挑战第5天】Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
36 9
|
10天前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
【4月更文挑战第4天】Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
24 5
|
13天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【Hadoop】HDFS 读写流程
【4月更文挑战第9天】【Hadoop】HDFS 读写流程
|
3月前
|
SQL 存储 分布式计算
Hadoop生态各个组件的关系
Hadoop生态各个组件的关系
20 0
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop的Secondary NameNode在HDFS中的作用是什么?
Hadoop的Secondary NameNode在HDFS中的作用是什么?
38 0
|
4月前
|
存储 分布式计算 资源调度
[hadoop3.x]HDFS中的内存存储支持(七)概述
[hadoop3.x]HDFS中的内存存储支持(七)概述
50 0
|
11天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架,核心包括MapReduce和HDFS,用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势,但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统,DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
33 2
|
11天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多