HDFS（Hadoop Distributed File System）定义

它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；
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。

HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

HDFS 优缺点

优点：

高容错性
- 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
- 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
适合处理大数据
- 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；
- 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性

缺点：

不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
无法高效的对大量小文件进行存储
- 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
- 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
不支持并发写入、文件随机修改。
- 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；
- 仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。
  组成架构
NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。
- 管理HDFS的名称空间；
- 配置副本策略；
- 管理数据块（Block）映射信息；
- 处理客户端读写请求。
DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
- 存储实际的数据块；
- 执行数据块的读/写操作。
Client：就是客户端。
- 文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
- 与NameNode交互，获取文件的位置信息；
- 与DataNode交互，读取或者写入数据；
- Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
- Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；
Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
- 辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；
- 在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
  文件块大小
  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/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。
如果寻址时间约为10ms，即查找到目标block的时间为10ms。
寻址时间为传输时间的1%时，则为最佳状态。（专家）因此，传输时间=10ms/0.01=1000ms=1s
而目前磁盘的传输速率普遍为100MB/s。
block大小=1s*100MB/s=100MB

Shell 操作
hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令，两个是完全相同的。
bin/hadoop fs [-appendToFile … ] [-cat [-ignoreCrc] …] [-chgrp [-R] GROUP PATH…] [-chmod [-R] PATH…] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH…] [-copyFromLocal [-f] [-p] … ] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-count [-q] …] [-cp [-f] [-p] … ] [-df [-h] [ …]] [-du [-s] [-h] …] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-getmerge [-nl] ] [-help [cmd …]] [-ls [-d] [-h] [-R] [ …]] [-mkdir [-p] …] [-moveFromLocal … ] [-moveToLocal ] [-mv … ] [-put [-f] [-p] … ] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] …] [-rmdir [—ignore-fail-on-non-empty]
…] ]] [-setrep [-R] [-w] …] [-stat [format] …] [-tail [-f] ] [-test -[defsz] ] [-text [-ignoreCrc] …]

常用命令实操
上传
- -moveFromLocal：从本地剪切粘贴到 HDFShadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo
- -copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到 HDFS 路径去 hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo
- -put：等同于 copyFromLocal，生产环境更习惯用 puthadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
- -appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
下载
- -copyToLocal：从 HDFS 拷贝到本地hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./
- -get：等同于 copyToLocal，生产环境更习惯用 gethadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
HDFS 直接操作
- -ls: 显示目录信息hadoop fs -ls /sanguo
- -cat：显示文件内容hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
- -chgrp、-chmod、-chown：Linux 文件系统中的用法一样，修改文件所属权限hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo.txt
- -mkdir：创建路径hadoop fs -mkdir /jinguo
- -cp：从 HDFS 的一个路径拷贝到 HDFS 的另一个路径hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
- -mv：在 HDFS 目录中移动文件hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
- -tail：显示一个文件的末尾 1kb 的数据hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
- -rm：删除文件或文件夹hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
- -rm -r：递归删除目录及目录里面内容hadoop fs -rm -r /sanguo
- -du 统计文件夹的大小信息hadoop fs -du -s -h /jinguo 27 81 /jinguo hadoop fs -du -h /jinguo 14 42 /jinguo/shuguo.txt 7 21 /jinguo/weiguo.txt 6 18 /jinguo/wuguo.tx 说明：27 表示文件大小；81 表示 27*3 个副本；/jinguo 表示查看的目录
- -setrep：设置 HDFS 中文件的副本数量hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt 这里设置的副本数只是记录在 NameNode 的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看 DataNode 的数量。因为目前只有 3 台设备，最多也就 3 个副本，只有节点数的增加到 10台时，副本数才能达到 10。
  API 操作
创建一个 Maven 工程 HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加 org.apache.hadoop hadoop-client 3.1.3 junit junit 4.12 org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.30 在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
创建包名：com.atguigu.hdfs
创建 HdfsClient 类public class HdfsClient {
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
// FileSystem fs = FileSystem.get(new
URI(“hdfs://hadoop102:8020”), configuration);
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration,”atguigu”);
// 2 创建目录
fs.mkdirs(new Path(“/xiyou/huaguoshan/“));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
执行程序客户端去操作 HDFS 时，是有一个用户身份的。默认情况下，HDFS 客户端 API 会从采用 Windows 默认用户访问 HDFS，会报权限异常错误。所以在访问 HDFS 时，一定要配置用户。org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=56576, access=WRITE, inode=”/xiyou/huaguoshan”:atguigu:supergroup:drwxr-xr-x

文件上传
编写源代码@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException,
InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set(“dfs.replication”, “2”);
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration, “atguigu”);
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(new Path(“d:/sunwukong.txt”), new
Path(“/xiyou/huaguoshan”));
// 3 关闭资源
fs.close();
｝
将 hdfs-site.xml 拷贝到项目的 resources 资源目录下<?xml version=”1.0” encoding=”UTF-8”?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”configuration.xsl”?>

dfs.replication
1
参数优先级参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath 下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml）>（4）服务器的默认配置（xxx-default.xml）

文件下载
@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException,
InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”), configuration, “atguigu”);

// 2 执行下载操作
// boolean delSrc 指是否将原文件删除
// Path src 指要下载的文件路径
// Path dst 指将文件下载到的路径
// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
fs.copyToLocalFile(false, new
Path(“/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt”), new Path(“d:/sunwukong2.txt”), true);

// 3 关闭资源
fs.close();
}

注意：如果执行上面代码，下载不了文件，有可能是你电脑的微软支持的运行库少，需要安装一下微软运行库。

文件更名和移动

@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException,
URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration, “atguigu”);
// 2 修改文件名称
fs.rename(new Path(“/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt”), new
Path(“/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt”));
// 3 关闭资源
fs.close();
}

删除文件和目录

@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException,
URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration, “atguigu”);
// 2 执行删除
fs.delete(new Path(“/xiyou”), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}

HDFS 文件详情查看

查看文件名称、权限、长度、块信息
@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration, “atguigu”);
// 2 获取文件详情
RemoteIterator listFiles = fs.listFiles(new Path(“/“),
true);
while (listFiles.hasNext()) {
LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
System.out.println(“========” + fileStatus.getPath() + “=========”);
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getOwner());
System.out.println(fileStatus.getGroup());
System.out.println(fileStatus.getLen());
System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
System.out.println(fileStatus.getReplication());
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
// 获取块信息
BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}

文件和文件夹判断

@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件配置信息
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://hadoop102:8020”),
configuration, “atguigu”);
// 2 判断是文件还是文件夹
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path(“/“));
for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
// 如果是文件
if (fileStatus.isFile()) {
System.out.println(“f:”+fileStatus.getPath().getName());
}else {
System.out.println(“d:”+fileStatus.getPath().getName());
}
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}

HDFS 的读写流程

写数据流程

剖析文件写入

3.HDFS - 图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。
NameNode 返回是否可以上传。
客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。
NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3
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。
dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端
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
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。

网络拓扑-节点距离计算
在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和

副本存储节点选择

读数据流程
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。
挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
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）。
客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
NameNode 和 SecondaryNameNode
NN 和 2NN 工作机制

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。
  Fsimage 和 Edits 解析
  Fsimage和Edits概念
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inode的序列化信息。
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。
seentxid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits的数字
每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载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。

oiv 查看 Fsimage 文件
查看 oiv 和 oev 命令oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage oev apply the offline edits viewer to an edits file
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

oev 查看 Edits 文件
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

CheckPoint 时间设置
通常情况下，SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次。[hdfs-default.xml] dfs.namenode.checkpoint.period 3600s
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。
dfs.namenode.checkpoint.txns
1000000
操作动作次数

dfs.namenode.checkpoint.check.period
60s
1 分钟检查一次操作次数

DataNode

DataNode 工作机制

3.HDFS - 图6

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。
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。DN 向 NN 汇报当前解读信息的时间间隔，默认 6 小时；
dfs.blockreport.intervalMsec
21600000
Determines block reporting interval in milliseconds.

DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认 6 小时
dfs.datanode.directoryscan.interval
21600s
Interval in seconds for Datanode to scan datadirectories and reconcile the difference between blocks in memory and on
the disk.
Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described
in dfs.heartbeat.interval.
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。
集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

数据完整性
DataNode 节点保证数据完整性的方法。
当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。
如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。
Client 读取其他 DataNode 上的 Block。
常见的校验算法 crc（32），md5（128），sha1（160）
DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。

掉线时限参数设置
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_dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval+10_dfs.heartbeat.interval。而默认的dfs.namenode.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。

dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval
300000

dfs.heartbeat.interval
3

3.HDFS

HDFS（Hadoop Distributed File System） 定义

HDFS 优缺点

组成架构

文件块大小

Shell 操作

常用命令实操

API 操作

文件上传

文件下载

文件更名和移动

删除文件和目录

HDFS 文件详情查看

文件和文件夹判断

HDFS 的读写流程

写数据流程

剖析文件写入

网络拓扑-节点距离计算

副本存储节点选择

读数据流程

NameNode 和 SecondaryNameNode

NN 和 2NN 工作机制

Fsimage 和 Edits 解析

Fsimage和Edits概念

oiv 查看 Fsimage 文件

oev 查看 Edits 文件

CheckPoint 时间设置

DataNode

DataNode 工作机制

数据完整性

掉线时限参数设置

HDFS（Hadoop Distributed File System）定义