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[大数据]DateNode工作机制

目录

DateNode工作机制

详细流程

数据完整性

掉线时限参数设置

DateNode目录结构

目录

目录结构

具体解释

服役新数据节点

需求

环境准备

服役新节点具体步骤

退役旧的数据节点

DataNode多目录配置


DateNode工作机制

详细流程

  • 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(1小时)的向namenode上报所有的块信息。
  • 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

  • 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.
  • 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。

<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>
<property>
    <name> dfs.heartbeat.interval </name>
    <value>3</value>
</property>

DateNode目录结构

  和namenode不同的是,datanode的存储目录是初始阶段自动创建的,不需要额外格式化。

目录:

  /opt/app/hadoop/temp/dfs/data/current/BP-831402075-192.168.218.55-1627357441902/current

目录结构:

具体解释:

  • storageID:存储id号
  • clusterID:集群id,全局唯一
  • cTime:属性标记了datanode存储系统的创建时间,对于刚刚格式化的存储系统,这个属性为0;但是在文件系统升级之后,该值会更新到新的时间戳。
  • datanodeUuid:datanode的唯一识别码
  • storageType:存储类型
  • layoutVersion:是一个负整数。通常只有HDFS增加新特性时才会更新这个版本号。

服役新数据节点

需求

  随着公司业务的增长,数据量越来越大,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点

环境准备

  • 克隆一台虚拟机node2
  • 修改ip地址和主机名称,同时需要和NameNode所在的节点配置ssh免密登录
  • 删除原来HDFS文件系统留存的文件

    • 在core-site.xml中配置的hadoop.tmp.dir目录下的所有文件(rm -rf /opt/app/hadoop/temp/*)

服役新节点具体步骤

  1. 在namenode所在节点的Hadoop安装目录的ect/hadoop目录下(/opt/app/hadoop/etc/hadoop创建dfs.hosts文件
    [zyd@hadoop105 hadoop]$ pwd
    /opt/app/hadoop/etc/hadoop
    [zyd@hadoop105 hadoop]$ touch dfs.hosts
    [zyd@hadoop105 hadoop]$ vi dfs.hosts
    #添加如下主机名称(包含新服役的节点)
    node2
    node3
    node4 #服役的新的数据节点
  2. slaves文件中配置一下数据节点,添加包含新服役节点的主机名称
    [zyd@hadoop105 hadoop]$ vim slaves
    #添加如下主机名称(包含新服役的节点)
    node2
    node3
    node4 #服役的新的数据节点
    
  3. 在namenode所在节点的Hadoop的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
    <!--dfs.hosts代表改文件中的地址都为白名单,可以访问NameNode节点,与NameNode节点通信--> <property> 
        <name>dfs.hosts</name>
        <value>/opt/app/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts</value> 
    </property>
  4. 刷新namenode的数据节点信息列表:
    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
    
    Refresh nodes successful
  5. 更新resourcemanager的资源管理节点列表:
    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
    
    17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033
  6. 单独命令在新的数据节点启动数据节点DataNode和节点管理器NodeManager
    [zyd@hadoop105 hadoop-2.8.5]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
    
    starting datanode, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-datanode-hadoop105.out
    
    [zyd@hadoop105 hadoop-2.8.5]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
    
    starting nodemanager, logging to /opt/app/hadoop/logs/yarn-uek-nodemanager-hadoop105.out
  7. 在web浏览器上检查是否ok,如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
    [zyd@node2 sbin]$ ./start-balancer.sh
    
    starting balancer, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-balancer-node2.out
    
    Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

退役旧的数据节点

  • 在namenode所在节点的Hadoop的配置文件目录(/opt/app/hadoop/etc/hadoop)下创建dfs.hosts.exclude文件
    [zyd@node2 hadoop]$ pwd
    /opt/app/hadoop/etc/hadoop
    [zyd@node2 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
    [zyd@node2 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
    # 添加如下主机名称(要退役的节点)
    node4 #要退役的数据节点
  • 在namenode所在节点的Hadoop的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
    <!--dfs.hosts.exculde文件代表namenode访问的黑名单 需要退役的数据节点
    黑名单加入的数据节点如果也在dfs.hosts文件存在的话 不会立即退出 而是先把数据块转移到其他数据节点 然后再退役
    -->
    <property>
        <name>dfs.hosts.exclude</name>
        <value>/opt/app/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
    </property>
  • 刷新namenode、刷新resourcemanager
    [zyd@node2 hadoop-2. 8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
    Refresh nodes successful
    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
    17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033
  • 检查web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点。
  • 等待退役节点状态为decommissioned(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。注意:如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役。
    [zyd@hadoop105 /]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
    stopping datanode
    [zyd@hadoop105 /]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    stopping nodemanager
  • 从白名单文件dfs.hosts中删除退役节点,再运行刷新节点的命令
    • 从namenode的dfs.hosts文件中删除退役节点node4
      node2
      node3
    • 刷新namenode,刷新resourcemanager
      [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
      Refresh nodes successful
      [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
      17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033
    • 如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
      [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ sbin/start-balancer.sh
      starting balancer, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-balancer-node2.out
      Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

?

DataNode多目录配置

datanode也可以配置成多个目录,每个目录存储的数据不一样。即:数据不是副本。

具体配置如下:hdfs-site.xml

<property>
  <name>dfs.datanode.data.dir</name>        
  <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

Notes:

在HDFS中存在两个配置项---------需要指向一个文件

dfs.hosts:白名单文件。白名单文件中存放的就是HDFS的DataNode的地址,白名单地址会和NameNode通信,不在名单中的地址无法与NameNode通信。如果一个节点地址只在白名单,不在黑名单中,代表这个节点需要服役

dfs.hosts.exclude:黑名单文件。在这个文件中的地址不会与NameNode通信,并且如果一个节点地址在白名单与黑名单中同时出现,那么代表这个节点需要退役。

一般情况下,在去安装HDFS集群时,把这两个配置项加上之后,再去启动HDFS集群,这样的话,后期的服役和退役节点都不需要重启HDFS集群了

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加:2021-08-01 14:34:51  更:2021-08-01 14:37:11 
 
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