目录
0. 相关文章链接
1. NameNode故障处理
1）需求：NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复NameNode
2）故障模拟
- kill -9 NameNode进程
kill -9 19886
- 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name）
rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*
3）问题解决
- 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录
scp -r root@hadoop104:/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/namesecondary/* ./name/
- 重新启动NameNode
hdfs --daemon start namenode
- 向集群上传一个文件用了验证集群是否修复
2.?集群安全模式&磁盘修复
2.1. 安全模式概述
1）安全模式：
文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求
2）进入安全模式场景：
- NameNode在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式；
- NameNode再接收DataNode注册时，处于安全模式
3）退出安全模式条件
- dfs.namenode.safemode.min.datanodes:最小可用datanode数量，默认0
- dfs.namenode.safemode.threshold-pct:副本数达到最小要求的block占系统总block数的百分比，默认0.999f。（只允许丢一个块）
- dfs.namenode.safemode.extension:稳定时间，默认值30000毫秒，即30秒
4）基本语法
集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。
- （1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get?? ?（功能描述：查看安全模式状态）
- （2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）
- （3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave?? ?（功能描述：离开安全模式状态）
- （4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait?? ?（功能描述：等待安全模式状态）
2.2.?案例1：启动集群进入安全模式
1）重新启动集群
hadoop.sh stop
hadoop.sh start2）集群启动后，立即来到集群上删除数据，提示集群处于安全模式
2.3. 案例2：磁盘修复
当数据块损坏，进入安全模式时，如何处理？
1）删除块信息
分别进入hadoop102、hadoop103、hadoop104的/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102-1611909480872/current/finalized/subdir0/subdir0目录，统一删除某2个块信息
$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102-161190 $ rm -rf blk_1073741847 blk_1073741847_1023.meta $ rm -rf blk_1073741865 blk_1073741865_1042.meta说明：hadoop103/hadoop104重复执行以上命令
2）重新启动集群
hadoop.sh stop
hadoop.sh start3）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview
说明：安全模式已经打开，块的数量没有达到要求。
4）离开安全模式
$ hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is ON
$ hdfs dfsadmin -safemode leave
Safe mode is OFF
5）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview
6）将元数据删除
7）观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview，集群已经正常
2.4. 案例3：模拟等待安全模式
1）查看当前模式
hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is OFF
2）先进入安全模式
bin/hdfs dfsadmin -safemode enter3）创建并执行下面的脚本
在/opt/module/hadoop-3.1.3路径上，编辑一个脚本safemode.sh
$ vim safemode.sh #!/bin/bash hdfs dfsadmin -safemode wait hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/README.txt / $ chmod 777 safemode.sh $ ./safemode.sh
4）再打开一个窗口，执行
bin/hdfs dfsadmin -safemode leave5）再观察上一个窗口
Safe mode is OFF6）HDFS集群上已经有上传的数据了
3.?慢磁盘监控
????????“慢磁盘”指的时写入数据非常慢的一类磁盘。其实慢性磁盘并不少见，当机器运行时间长了，上面跑的任务多了，磁盘的读写性能自然会退化，严重时就会出现写入数据延时的问题。
????????那又是如何发现慢磁盘呢？正常在HDFS上创建一个目录，只需要不到1s的时间。如果你发现创建目录超过1分钟及以上，而且这个现象并不是每次都有。只是偶尔慢了一下，就很有可能存在慢磁盘。
可以采用如下方法找出是哪块磁盘慢：
1）通过心跳未联系时间。
一般出现慢磁盘现象，会影响到DataNode与NameNode之间的心跳。正常情况心跳时间间隔是3s。超过3s说明有异常。
2）fio命令，测试磁盘的读写性能
- a.顺序读测试
# 如下为执行的命令 sudo yum install -y fio sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_r # 如下为显示的结果（其中 READ: bw=360MiB/s (378MB/s) 为速度） Run status group 0 (all jobs): READ: bw=360MiB/s (378MB/s), 360MiB/s-360MiB/s (378MB/s-378MB/s), io=20.0GiB (21.5GB), run=56885-56885msec # 结果显示，磁盘的总体顺序读速度为360MiB/s。
- b.顺序写测试
# 如下为执行的命令 sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_w # 如下为显示的结果（其中 WRITE: bw=341MiB/s (357MB/s) 为速度） Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=341MiB/s (357MB/s), 341MiB/s-341MiB/s (357MB/s-357MB/s), io=19.0GiB (21.4GB), run=60001-60001msec # 结果显示，磁盘的总体顺序写速度为341MiB/s。
- c.随机写测试
# 如下为执行的命令 sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_randw # 如下为显示的结果（其中 WRITE: bw=309MiB/s (324MB/s) 为速度） Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=309MiB/s (324MB/s), 309MiB/s-309MiB/s (324MB/s-324MB/s), io=18.1GiB (19.4GB), run=60001-60001msec # 结果显示，磁盘的总体随机写速度为309MiB/s
- d.混合随机读写
# 如下为执行的命令 sudo fio -filename=/home/atguigu/test.log -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=60 -group_reporting -name=test_r_w -ioscheduler=noop # 如下为显示的结果（其中 READ: bw=220MiB/s (231MB/s) 和 WRITE: bw=94.6MiB/s (99.2MB/s) 为速度） Run status group 0 (all jobs): READ: bw=220MiB/s (231MB/s), 220MiB/s-220MiB/s (231MB/s-231MB/s), io=12.9GiB (13.9GB), run=60001-60001msec WRITE: bw=94.6MiB/s (99.2MB/s), 94.6MiB/s-94.6MiB/s (99.2MB/s-99.2MB/s), io=5674MiB (5950MB), run=60001-60001msec # 结果显示，磁盘的总体混合随机读写，读速度为220MiB/s，写速度94.6MiB/s。
4.?小文件归档
4.1.?HDFS存储小文件弊端
????????每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。
4.2.?解决存储小文件办法之一
????????HDFS存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对NameNode而言却是一个整体，减少了NameNode的内存。
4.3. 实例操作
1）需要启动YARN进程
start-yarn.sh2）归档文件
把/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件，并把归档后文件存储到/output路径下。
hadoop archive -archiveName input.har -p /input /output
3）查看归档
$ hadoop fs -ls /output/input.har
$ hadoop fs -ls har:///output/input.har
4）解归档文件
$ hadoop fs -cp har:///output/input.har/* /注：其他Hadoop相关系列文章链接由此进 ->?Hadoop文章汇总
