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[大数据]Hadoop生态之HDFS

今天我们要了解的是Hadoop生态中的HDFS，什么是HDFS呢？
如果把Hadoop当作王者荣耀来分析的话，那么HDFS的功能呢。就好比我们的点券，只有你充钱了，麻花总部收到了，这时候HDFS的作用就发挥出来了，那面后台就会把你充的钱转化为点券上传上去，这样诸佬们的理解是不是会深刻了呢。
在这里插入图片描述

1.HDFS概述

1.1 HDFS产出背景及定义

1）HDFS产生背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
2）HDFS定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。
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。

1.2 HDFS优缺点

优点
1）高容错性

数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，来提高集群容错性。
某一个副本丢失之后，它可以自动恢复。

2）适合处理大数据

数据规模：能够处理数据规模达到GB，TB，甚至是PB规模的数据。
文件规模：能够处理百万规模以上的文件数据，数量相当之大。

3）可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高集群可靠性。

缺点
1）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。

2）无法高效的对大量小文件进行存储。

存储大量小文件的话，会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样对资源的浪费是非常严重的，因为NameNode的内存总是有限的嘛。
小文件存储的寻址时间会超过读取时间，违反了当时HDFS的设计目标。

3）不支持并发写入，文件随即修改。

一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时。
仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

1.3HDFS组成架构

HDFS 是一个主从 Master/Slave 架构。一个 HDFS 集群包含一个 NameNode，这是一个 Master Server，用来管理文件系统的命名空间，以及调节客户端对文件的访问。一个 HDFS 集群还包括多个 DataNode，用来存储数据。
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HDFS 会对外暴露一个文件系统命名空间，并允许用户数据以文件的形式进行存储。在内部，一个文件被分成多个块并且这些块被存储在一组 DataNode 上。
1）NameNode
文件的元数据采用集中式存储方案存放在 NameNode 当中。NameNode 负责执行文件系统命名空间的操作，如打幵、关闭、重命名文件和目录。NameNode 同时也负责将数据块映射到对应的 DataNode 中。
2） DataNode
DataNode 是文件系统的工作结点。它们根据需要存储并检索数据块，并且定期向 NameNode 发送他们所存储的块的列表。文件数据块本身存储在不同的 DataNode 当中，DataNode 可以分布在不同机架上。

DataNode 负责服务文件系统客户端发出的读/写请求。DataNode 同时也负责接收 NameNode 的指令来进行数据块的创建、删除和复制。
3）Client
HDFS 的 Client 会分别访问 NameNode 和 DataNode 以获取文件的元信息及内容。HDFS 集群的 Client 将直接访问 NameNode 和 DataNode，相关数据会直接从 NameNode 或者 DataNode 传送到客户端。

NameNode 和 DataNode 都是被设计为在普通 PC 上运行的软件程序。HDFS 是用 Java 语言实现的，任何支持 Java 语言的机器都可以运行 NameNode 或者 DataNode。Java 语言本身的可移植性意味着 HDFS 可以被广泛地部署在不同的机器上。

一个典型的部署就是，集群中的一台专用机器运行 NameNode，集群中的其他机器每台运行一个 DataNode 实例。该架构并不排除在同一台机器上运行多个 DataNode 实例的可能，但在实际的部署中很少会这么做。

单一 NameNode 的设计极大地简化了集群的系统架构，它使得所有 HDFS 元数据的仲裁和存储都由单一 NameNode 来决定，避免了数据不一致性的问题。

博主整理的架构也是关于自身理解哈，感谢大家提出建议。
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1.4HDFS文件块大小（面试重点）

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）来规定的，默认大小在Hadoop2.x/3.x中是128M，在1.x版本中是64M。
2）如果寻址时间约为100ms，即查找到目标block的时间为10ms。
3）寻址时间为传输时间的1%时，则为最佳状态。（专家）
因此，传播时间=100ms/0.01=1000ms=1s
4）而目前磁盘的传输速率普遍为100MB/S。

但是为什么文件快不能设置太小也不能设置太大呢？
在这里插入图片描述
（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序会一直寻找块的开始位置。
（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间，导致程序在处理这块数据时，会变得很慢。

并且HDFS的块大小设置主要取决于磁盘的传输速率。

2.HDFS的读写流程（面试非常重要）

HDFS 的文件访问机制为流式访问机制，即通过 API 打开文件的某个数据块之后，可以顺序读取或者写入某个文件。由于 HDFS 中存在多个角色，且对应的应用场景主要为一次写入、多次读取的场景，因此其读和写的方式有较大不同。读/写操作都由客户端发起，并且由客户端进行整个流程的控制，NameNode 和 DataNode 都是被动式响应。
读取流程
客户端发起读取请求时，首先与 NameNode 进行连接。

连接建立完成后，客户端会请求读取某个文件的某一个数据块。NameNode 在内存中进行检索，查看是否有对应的文件及文件块，若没有则通知客户端对应文件或数据块不存在，若有则通知客户端对应的数据块存在哪些服务器之上。

客户端接收到信息之后，与对应的 DataNode 连接，并开始进行数据传输。客户端会选择离它最近的一个副本数据进行读操作。

如图 1 所示，读取文件的具体过程如下。

客户端调用 DistributedFileSystem 的 Open() 方法打开文件。
DistributedFileSystem 用 RPC 连接到 NameNode，请求获取文件的数据块的信息；NameNode 返回文件的部分或者全部数据块列表；对于每个数据块，NameNode 都会返回该数据块副本的 DataNode 地址；DistributedFileSystem 返回 FSDataInputStream 给客户端，用来读取数据。
客户端调用 FSDataInputStream 的 Read() 方法开始读取数据。
FSInputStream 连接保存此文件第一个数据块的最近的 DataNode，并以数据流的形式读取数据；客户端多次调用 Read()，直到到达数据块结束位置。
FSInputStream连接保存此文件下一个数据块的最近的 DataNode，并读取数据。
当客户端读取完所有数据块的数据后，调用 FSDataInputStream 的 Close() 方法。
HDFS读取流程
```
 						图 1  HDFS 读取流程
```

在读取数据的过程中，如果客户端在与数据结点通信时出现错误，则尝试连接包含此数据块的下一个数据结点。失败的数据结点将被记录，并且以后不再连接。
写入流程
写入文件的过程比读取较为复杂，在不发生任何异常情况下，客户端向 HDFS 写入数据的流程如图 2 所示，具体步骤如下。
HDFS 写入流程
在这里插入图片描述

							图 2  HDFS 读取流程

客户端调用 DistribuedFileSystem 的 Create() 方法来创建文件。
DistributedFileSystem 用 RPC 连接 NameNode，请求在文件系统的命名空间中创建一个新的文件；NameNode 首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件；DistributedFileSystem 返回 FSOutputStream 给客户端用于写数据。
客户端调用 FSOutputStream 的 Write() 函数，向对应的文件写入数据。
当客户端开始写入文件时，FSOutputStream 会将文件切分成多个分包（Packet），并写入其內部的数据队列。FSOutputStream 向 NameNode 申请用来保存文件和副本数据块的若干个 DataNode，这些 DataNode 形成一个数据流管道。

队列中的分包被打包成数据包，发往数据流管道中的第一个 DataNode。第一个 DataNode 将数据包发送给第二个 DataNode，第二个 DataNode 将数据包发送到第三个 DataNode。这样，数据包会流经管道上的各个 DataNode。

为了保证所有 DataNode 的数据都是准确的，接收到数据的 DataNode 要向发送者发送确认包（ACK Packet）。确认包沿着数据流管道反向而上，从数据流管道依次经过各个 DataNode，并最终发往客户端。当客户端收到应答时，它将对应的分包从内部队列中移除。
不断执行第 (3)~(5)步，直到数据全部写完。
调用 FSOutputStream 的 Close() 方法，将所有的数据块写入数据流管道中的数据结点，并等待确认返回成功。最后通过 NameNode 完成写入。

3.NameNode和SecondaryNameNode

3.1 NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？
我们先假设一下，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。
在这里插入图片描述
1）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。

2）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。

4.关于HDFS的客户端与Linux的两种操作方式

HDFS 文件操作有两种方式：一种是命令行方式，Hadoop 提供了一套与 Linux 文件命令类似的命令行工具；另一种是 Java API，即利用 Hadoop 的 Java 库，采用编程的方式操作 HDFS 的文件。

博主将介绍 Linux 操作系统中关于 HDFS 文件操作的常用命令行，并将介绍利用 Hadoop 提供的 Java API 进行基本的文件操作，以及利用 Web 界面查看和管理 HDFS 的方法。
HDFS 常用命令
在 Linux 命令行终端，可以使用命令行工具对 HDFS 进行操作。使用这些命令行可以完成 HDFS 文件的上传、下载和复制，还可以查看文件信息、格式化 NameNode 等。

HDFS 命令行的统一格式如下。

hadoop fs -cmd <args>

其中，cmd是具体的文件操作命令，是一组数目可变的参数。

添加文件和目录
HDFS 有一个默认工作目录 /usr/ $U S E R ，其中，$ USER是登录用户名，如 root。该目录不能自动创建，需要执行 mkdir 命令创建。

hadoop fs -mkdir /usr/root

使用 Hadoop 的命令put将本地文件 README.txt 上传到 HDFS。

hadoop fs -put README.txt

注意，上面这个命令的最后一个参数是：“.”，这意味着把本地文件上传到默认的工作目录下，该命令等价于以下代码。

hadoop fs -put README.txt /user/root

下载文件
下载文件是指从 HDFS 中获取文件，可以使用 Hadoop 的 get 命令。例如，若本地文件没有 README.txt 文件，则需要从 HDFS 中取回，可以执行以下命令。

hadoop fs -get README.txt

或者执行以下命令。

hadoop fs -get README.txt /usr/root/README.txt

删除文件
Hadoop 删除文件的命令为rm。例如，要删除从本地文件上传到 HDFS 的 README.txt，可以执行以下命令。

hadoop fs -rm README.txt

检索文件
检索文件即查阅 HDFS 中的文件内容，可以使用 Hadoop 中的cat命令。例如，要查阅 README.txt 的内容，可以执行以下命令。

hadoop fs -cat README.txt

另外，Hadoop 的cat命令的输出也可以使用管道传递给 UNIX 命令的 head，可以只显示文件的前一千个字节。

hadoop fs -cat README.txt | head

Hadoop 也支持使用tail命令查看最后一千字节。例如，要查阅 README.txt 最后一千个字节，可以执行如下命令。
hadoop fs -tail README.txt

查阅帮助
查阅 HDFS 命令帮助，可以更好地了解和使用 Hadoop 的命令。用户可以执行hadoop fs来获取所用版本 HDFS 的一个完整命令类别，也可以使用help来显示某个具体命令的用法及简短描述。

例如，要了解ls命令，可执行以下命令。

hadoop fs -help ls

HDFS 的 Web 界面
在配置好 Hadoop 集群之后，用户可以通过 Web 界面查看 HDFS 集群的状态，以及访问 HDFS，访问地址如下。
http://[NameNodeIP]:50070

其中，[NameNodeIP]为 HDFS 集群的 NameNode 的 IP 地址。登录后，用户可以查看 HDFS 的信息。

如图 1 所示，通过 HDFS NameNode 的 Web 界面，用户可以查看 HDFS 中各个结点的分布信息，浏览 NameNode 上的存储、登录等日志，以及下载某个 DataNode 上某个文件的内容。

通过 HDFS 的 Web 界面，还可以查看整个集群的磁盘总容量，HDFS 已经使用的存储空间量，非 HDFS 已经使用的存储空间量，HDFS 剩余的存储空间量等信息，以及查看集群中的活动结点数和宕机结点数。

图 2 显示了一个 DataNode 的信息，如磁盘的数量，每块磁盘的使用情况等。通过 Web 界面中的“Utilities”→“Browse the file system”可以查看当前 HDFS 的目录列表，以及每个目录的相关信息，包括访问权限、最后修改日期、文件拥有者、目录大小等。

进一步，用户还可以通过 Web 界面查看文件的信息，如图 3 所示。用户不仅可以查看文件的权限、大小等信息，还可以查看该文件的每个数据块所在的数据结点。

因为每一个文件都是分成好多数据块的，每个数据块又有 3 个副本，这些数据块的副本全部分布存放在多个 DataNode 中，所以用户不可能像传统文件系统那样来访问文件。HDFS Web 界面给用户提供了一个方便、直观地查看 HDFS 文件信息的方法。通过 Web 界面完成的所有操作，都可以通过 Hadoop 提供的命令来实现。
在这里插入图片描述

HDFS NameNode的WEB界面
图 1 HDFS NameNode的WEB界面

HDFS DataNode的WEB界面
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					图 2  HDFS NameNode的WEB界面

HDFS文件界面
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							图 3  HDFS文件界面

HDFS 的 Java API
HDFS 设计的主要目的是对海量数据进行存储，也就是说在其上能够存储很大量的文件。

HDFS 将这些文件分割之后，存储在不同的 DataNode 上，HDFS 提供了通过Java API 对 HDFS 里面的文件进行操作的功能，数据块在 DataNode 上的存放位置，对于开发者来说是透明的。

使用 Java API 可以完成对 HDFS 的各种操作，如新建文件、删除文件、读取文件内容等。下面将介绍 HDFS 常用的 Java API 及其编程实例。

对 HDFS 中的文件操作主要涉及以下几个类。

名称	作用
org.apache.hadoop.con.Configuration	该类的对象封装了客户端或者服务器的配置。
org.apache.hadoop.fs.FileSystem	该类的对象是一个文件系统对象，可以用该对象的一些方法来对文件进行操作。
org.apache.hadoop.fs.FileStatus	该类用于向客户端展示系统中文件和目录的元数据，具体包括文件大小、块大小、副本信息、所有者、修改时间等。
org.apache.hadoop.fs.FSDatalnputStream	该类是 HDFS 中的输入流，用于读取 Hadoop 文件。
org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream	该类是 HDFS 中的输出流，用于写 Hadoop 文件；
org.apache.hadoop.fs.Path	该类用于表示 Hadoop 文件系统中的文件或者目录的路径。

下面我们通过一个实例来说明如何对文件进行具体操作。

1. 获取文件系统

/**
 * 获取文件系统
* @author Tim
 */
public static FileSystem getFileSystem(){
    // 读取配置文件
    Configuration conf = new Configuration();
    // 文件系统
    FileSystem fs = null;
    String hdfsUri = HDFSUri;
    if(StringUtils.isBlank(hdfsUri)){
        // 返回默认文件系统，如果在Hadoop集群下运行，使用此方法可直接获取默认文件系统
        try{
            fs = FileSystem.get(conf);
        }catch(IOException e){
            logger.error("",e);
        }
    }else{
        // 根据指定的文件系统，如果在本地测试，需要使用此方法获取文件系统
        try{
            URI uri = new URI(hdfsUri.trim());
            fs = FileSystem.get(uri,conf);
        }catch(URISyntaxException | IOExeption e){
            logger.error("",e);
        }
    }
    return fs;
}

2. 创建文件目录

/**
* 创建文件目录
* @author Tim
*/
public static void mkdir(String path){
    try{
        // 获取文件系统
        FileSystem fs = getFileSystem();
        String hdfsUri = HDFSUri;
        if(StringUtils.isNotBlank(hdfsUri)){
            path = hdfsUri + path;
        }
        // 创建目录
        fs.mkdirs(new Path(path));
        // 释放资源
        fs.close();
    }catch(IllegalArgumentException | IOException e){
        logger.error("",e);
    }
}

3. 删除文件或者文件目录

/**
* 删除文件或者文件目录
* @author Tim
*/
public static void rmdir(String path){
    try{
        // 返回 FileSystem 对象
        FileSystem fs = getFileSystem();
        String hdfsUri = HDFSUri;
        if(StringUtils.isNotBlank(hdfsUri)){
            path = hdfsUri + path;
        }
        // 删除文件或者文件目录
        fs.delete(new Path(path),true);
        // 释放资源
        fs.close();
    }catch(IllegalArgumentException | IOException e){
        logger.error("",e);
    }
}

4. 将文件上传至 HDFS

/**
* 将文件上传至 HDFS
* @author Tim
*/
public static void copyFileToHDFS(boolean delSrc,boolean overwrite,String srcFile,String destPath){
    // 源文件路径是 Linux 下的路径
    Path srcPath = new Path(srcFile);
    // 目的路径
    String hdfsUri = HDFSUri;
    if(StringUtils.isNotBlank(hdfsUri)){
        destPath = hdfsUri + destPath;
    }
    Path dstPath = new Path(destPath);
    // 实现文件上传
    try{
        // 获取 FileSystem 对象
        FileSystem fs = getFileSystem();
        fs.copyFromLocalFile(srcPath,dstPath);
        fs.copyFromLocalFile(delSrc,overwrite,srcPath,dstPath);
        // 释放资源
        fs.close();
    }catch(IOException e){
        logger.error("",e);
    }
}

5. 从 HDFS 下载文件

/**
* 从 HDFS 下载文件
* @author Tim
* 
*/
public static void getFile(String srcFile,String destPath){
    // 源文件路径
    String hdfsUri = HDFSUri;
    if(StringUtils.isNotBlank(hdfsUri)){
        srcFile = hdfsUri + srcFile;
    }
    Path srcPath = new Path(srcFile);
    // 目的路径是 Linux 下的路径
    Path dstPath = new Path(destPath);
    try{
        // 获取FileSystem对象
        FileSystem fs = getFileSystem();
        // 下载HDFS上的文件
        fs.close();
    }catch(IOException e){
        logger.error("",e);
    }
}