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HDFS基础
HDFS设计目标
●巨大的分布式文件系统
●运行在普通、低廉的硬件上
●易扩展，为用户提供性能不错的文件存储服务
HDFS架构
●HDFS集群分为两大角色：NameNode（Secondary Namenode）、DataNode
●一个Master(Name Node)，对应多个Slave（DataNode）
●一个文件会被拆分成多个block，blocksize:128M.
●Name Node：
1、负责客户端请求的响应；
2、负责元数据（文件名称、副本系数、Block存放的DN）的管理
●Data Node:
1、存储用户的文件对应的数据块（Block）;
2、定期向Name Node发送心跳，汇报本机器所有的Block信息，健康状况
●NameNode和N个DataNode，建议NN和DN部署在不同的节点上
Hadoop中封装了PRC框架，Namenode，datanode等之间的通信都是用内置rpc框架进行。
副本存储策略
replication factor:副本系数、副本因子 （文件拷贝数量）
●如果写请求方所在机器是其中一个datanode，则直接存放在本地，否则随机在集群中选择一个datanode；
●第二个副本放在其他机架的某一个机器上面；
●第三个副本放在第二个副本相同机架的另外一个机器上面；
●如果还有更多的副本：随机放在节点中;
Block 块
从2.7.3版本开始，官方关于Data Blocks 的说明中，block size由64 MB变成了128 MB的。
block数据块是HDFS文件系统基本的存储单位?
block（块）128M 小于一个块的文件，不会占据整个块的空间
block数据块大小设置较大的原因：?
1）减少文件寻址时间?
2）减少管理块的数据开销，每个块都需要在NameNode上有对应的记录?
3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本?
HDFS优点?
●数据冗余、硬件容错
●处理流式的数据访问
●适合存储大文件
●可构建在廉价机器上
HDFS缺点
●低延迟的数据访问
●不适合存储小文件存储
HDFS读写
HDFS写数据
流程
1、client向namenode请求上传文件；
2、namenode检查完目标及目录是否存在，返回可以上传；
3、client按照block大小（默认128M）将要上传的文件进行切分；
首先客户端client需要知道1、默认block大小128M，2、默认副本系数3
4、client向namenode通信请求上传文件（内容包括：文件切分后的block大小(第一个block信息)，文件副本系数）；
5、namenode将文件副本系数个datanode信息返回给client；
6、client请求一台datanode上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），第一个datanode收到请求会继续调用第二个datanode，然后第二个调用第三个datanode，将整个pipeline建立完成，逐级返回客户端?；
7、client开始往A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（一个packet为64kb），当然在写入的时候datanode会进行数据校验，它并不是通过一个packet进行一次校验而是以chunk为单位进行校验（512byte），第一台datanode收到一个packet就会传给第二台，第二台传给第三台；第一台每传一个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，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
上传数据时，datanode的选择策略：
●如果写请求方所在机器是其中一个datanode，则直接存放在本地，否则随机在集群中选择一个datanode；
●第二个副本放在跨机架的某一个机器上面；
●第三个副本放在第二个副本相同机架的另外一个机器上面；
●如果还有更多的副本：随机放在节点中;
写文件异常情况处理
可能的异常模式如下所列：
- Client 在写入过程中，自己挂了
- Client 在写入过程中，有 DataNode 挂了
- Client 在写入过程中，NameNode 挂了
对于以上所列的异常模式，都有分别对应的恢复模式。
当 Client 在写入过程中，自己挂了。由于 Client 在写文件之前需要向 NameNode 申请该文件的租约（lease），只有持有租约才允许写入，而且租约需要定期续约。所以当 Client 挂了后租约会超时，HDFS 在超时后会释放该文件的租约并关闭该文件，避免文件一直被这个挂掉的 Client 独占导致其他人不能写入。这个过程称为 lease recovery。
在发起 lease recovery 时，若多个文件 block 副本在多个 DataNodes 上处于不一致的状态，首先需要将其恢复到一致长度的状态。这个过程称为 block recovery。 这个过程只能在 lease recovery 过程中发起。
当 Client 在写入过程中，有 DataNode 挂了。写入过程不会立刻终止（如果立刻终止，易用性和可用性都太不友好），取而代之 HDFS 尝试从流水线中摘除挂了的 DataNode 并恢复写入，这个过程称为 pipeline recovery。
当 Client 在写入过程中，NameNode 挂了。这里的前提是已经开始写入了，所以 NameNode 已经完成了对 DataNode 的分配，若一开始 NameNode 就挂了，整个 HDFS 是不可用的所以也无法开始写入。流水线写入过程中，当一个 block 写完后需向 NameNode 报告其状态，这时 NameNode 挂了，状态报告失败，但不影响 DataNode 的流线工作，数据先被保存下来，但最后一步 Client 写完向 NameNode 请求关闭文件时会出错，由于 NameNode 的单点特性，所以无法自动恢复，需人工介入恢复。
HDFS读数据
客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。
流程
1、client跟namenode通信查询元数据（一系列block和所在的datanode节点），找到文件块所在的datanode服务器；
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求返回第n个block建立socket流；
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，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，后面的block块就相当于是append到前面的block块最后合成最终需要的文件。?
读文件异常情况处理
读文件可能发生的异常有两种：
1、读取过程中 DataNode 挂了
2、读取到的文件数据损坏
HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性，对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取。
第二种情况读取到的文件数据块若校验失败可认定为损坏，依然可以转移到读取其他完好的副本，并向 NameNode 汇报该文件 block 损坏，后续处理由 NameNode 通知 DataNode 删除损坏文件 block，并根据完好的副本来复制一份新的文件 block 副本。
NAMENODE对元数据的管理
更新元数据：
1、更新到内存；
2、记录追加操作日志：edits inprocess ,edits 002,edits 003；
3、secondary namenode定时向namenode请求是否需要checkpoint(合并)；
4、secondary namenode向namenode请求checknode（合并那些已经完成的edits文件，同时可以滚动让edits inporcess结束并生成edits 00..，然后新的元数据更新到新的edits inprocess），将edits 00文件和fsimage下载到secondary namenode进行合并；
5、在secondary namenode上dump一个新fsimage.checkpoint;
6、secondary namenode上传fsimage.checkpoint到namenode，重命名覆盖fsimage镜像文件。
7、secondary node的作用只有一个：image镜像文件的管理。
8、namenode的内存一般有128G。
9、每一个block占元数据150BYTE，hdfs集群不适合存储大量小文件，因为有可能namenode满了（小文件也要占用name node的150BYTE），而datanode未满。
namenode如果磁盘坏掉，只能通过second name node 恢复一部分数据（上次合并后的）；
所以为了避免数据丢失，应该让name node的数据存在多块磁盘上，通过配置文件hdfs-site.xml。
data node工作目录也可以配置多磁盘，但是namenode的数据都是相同的多份，而data node的数据是分布式存储。
name node工作目录下有一个：seen_txid文件，记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道将哪些edits进行加载（加载到内存）。
启动HDFS文件系统过程：
1、启动namenode：
2、读取fsimage元数据镜像文件，加载到内存中。
3、读取editlog日志文件，加载到内存中，使当前内存中元数据信息与上次关闭系统时保持一致。然后在磁盘上生成一份同内存中元数据镜像相同的fsimage文件，同时生成一个新的null的editlog文件用于记录以后的hdfs文件系统的更改。
4、启动datanode：
5、向namenode注册；
6、向namenode发送blockreport。
伪分布式Hadoop安装（CDH版本）
slaves配置data node的hostname。
文件操作命令：hadoop/hdfs fs -各种命令
JAVA 操作HDFS
List集合和迭代器的区别：集合要将所有数据存到内存中，而迭代起是通过hasNext()一个一个读取的。
MapReduce相对于HDFS来讲，它是一个客户端。
客户端写了一个MapReduce程序，假设分配了60M的任务（分配多少任务决定了程序实例跑在一个还是多个datanode上），
假设有300M的数据（HDFS也将文件数据存到多个datanode中），则需要5个MapReduce实例。
这时需要5个MapReduce实例分别去跑300M任务的其中一部分，例如一个实例去跑0-60M的任务。
用流的方式操作HDFS文件，可以实现读取指定偏移量范围的数据。
IOUtils可以实现流的相关拷贝、读取、写入。
HDFS无法实现更改上传文件的内容，只能做到追加。
JAVA API 操作HDFS文件
主要是用FileSystem类。
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另外有一个IOUtils工具类。
hadoop 默认副本系数是3。