大数据之路-Hadoop-5-HDFS原理解析及NameNode、DataNode工作机制

这里写图片描述

一、HDFS的工作机制

很多不是真正理解hadoop技术体系的人，经常会觉得HDFS可用于网盘类应用。但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解。

1.1 概述

HDFS集群分为两大角色： NameNode、DataNode
NameNode负责管理整个文件系统的元数据
DataNode负责管理用户的文件数据块
文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台DataNode上。
每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的DataNode上。
DataNode会定期向NameNode汇报自身所保存的文件block信息，而NameNode则会负责保存文件的副本数量。
HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过NameNode申请来进行。

二、HDFS写数据流程

2.1 概述

客户端要向HDFS写数据，首先要跟NameNode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的DataNode，然后，客户端按顺序将文件逐个以block传递给相应DataNode，并由接收到block的DataNode负责向其他DataNode复制block的副本。

2.2 详细步骤图

HDFS写数据流程

2.3 详细步骤解析

与NameNode通信请求上传文件，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在
NameNode返回是否可以上传
client请求第一个block该传输到那些DataNode服务器上
NameNode返回3个DataNode服务器 node01、node02、node03
client请求3台中DataNode中的一台node01上传数据（本质上是 RPC调用，建立pipeline），node01收到请求会继续调用node02，然后node02继续调用node03，将整个pipeline建立完成，逐级返回客户端
client开始往node01上传第一个block（先从磁盘读数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，node01收到一个packet就会传给node02，node02传给node03，node01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，client再次请求NameNode上传第二个block的服务器

三、HDFS读数据流程

2.1 概述

客户端将要读取的文件路径发送个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的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。

2.2 详细步骤图

HDFS读数据流程

2.3 详细步骤解析

与NameNode通信查询元数据，找到文件块坐在的DataNode服务器
挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
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

四、NameNode工作机制

4.1 问题场景

集群启动之后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可以看到NameNode正处于safemode状态，怎么处理？
NameNode服务器的磁盘故障导致NameNode宕机，如何挽救集群及数据？
NameNode是否可以有多个？ NameNode内存要配置多大？NameNode跟集群数据存储能力有关系吗？
文件的blocksize究竟调大好还是调小好？

诸如此类问题的回答，都需要基于对NameNode自身的工作原理的深刻理解。

4.2 NameNode的职责

NameNode主要的两个职责：
1. 负责客户端请求的响应
2. 元数据的管理（查询、修改）

4.3 元数据管理

NameNode对数据的管理采用了三种存储形式：
内存元数据（NameSystem)
磁盘元数据镜像文件
数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

4.3.1 元数据存储机制

内存中有一份完整的元数据（内存 meta data）
磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件（在NameNode的工作目录中）
用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日子（edits文件）注意：当客户端对hdfs中的文件进行新增或修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存metadata中

4.3.2 元数据手动查看

先查看一下 hdpdata中的数据结构：

[hadoop@hadoop01 dfs]$ pwd
/home/hadoop/apps/hdpdata/dfs
[hadoop@hadoop01 dfs]$ 
[hadoop@hadoop01 dfs]$ tree
.
├── data
│   ├── current
│   │   ├── BP-60221078-172.16.29.161-1514955036901
│   │   │   ├── current
│   │   │   │   ├── dfsUsed
│   │   │   │   ├── finalized
│   │   │   │   │   └── subdir0
│   │   │   │   │       └── subdir0
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741832
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741832_1008.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741833
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741833_1009.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741843
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741843_1019.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741850
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741850_1026.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741851
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741851_1027.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741853
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741853_1029.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741864
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741864_1040.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741865
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741865_1041.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741867
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741867_1043.meta
│   │   │   │   │           ├── blk_1073741868
│   │   │   │   │           └── blk_1073741868_1044.meta
│   │   │   │   ├── rbw
│   │   │   │   └── VERSION
│   │   │   ├── dncp_block_verification.log.curr
│   │   │   ├── dncp_block_verification.log.prev
│   │   │   └── tmp
│   │   └── VERSION
│   └── in_use.lock
├── name
│   ├── current
│   │   ├── edits_0000000000000000001-0000000000000000340
│   │   ├── edits_0000000000000000341-0000000000000000341
│   │   ├── edits_0000000000000000342-0000000000000000343
│   │   ├── edits_0000000000000000344-0000000000000000345
│   │   ├── edits_0000000000000000346-0000000000000000347
│   │   ├── edits_0000000000000000348-0000000000000000349
│   │   ├── edits_0000000000000000350-0000000000000000351
│   │   ├── edits_0000000000000000352-0000000000000000353
│   │   ├── edits_0000000000000000354-0000000000000000355
│   │   ├── edits_0000000000000000356-0000000000000000357
│   │   ├── edits_0000000000000000358-0000000000000000359
│   │   ├── edits_0000000000000000360-0000000000000000361
│   │   ├── edits_0000000000000000362-0000000000000000386
│   │   ├── edits_inprogress_0000000000000000420
│   │   ├── fsimage_0000000000000000417
│   │   ├── fsimage_0000000000000000417.md5
│   │   ├── fsimage_0000000000000000419
│   │   ├── fsimage_0000000000000000419.md5
│   │   ├── seen_txid
│   │   └── VERSION
│   └── in_use.lock
└── namesecondary
    ├── current
    │   ├── edits_0000000000000000001-0000000000000000340
    │   ├── edits_0000000000000000341-0000000000000000341
    │   ├── edits_0000000000000000342-0000000000000000343
    │   ├── edits_0000000000000000344-0000000000000000345
    │   ├── edits_0000000000000000346-0000000000000000347
    │   ├── edits_0000000000000000348-0000000000000000349
    │   ├── edits_0000000000000000350-0000000000000000351
    │   ├── edits_0000000000000000352-0000000000000000353
    │   ├── edits_0000000000000000354-0000000000000000355
    │   ├── edits_0000000000000000356-0000000000000000357
    │   ├── edits_0000000000000000358-0000000000000000359
    │   ├── edits_0000000000000000360-0000000000000000361
    │   ├── edits_0000000000000000362-0000000000000000386
    │   ├── fsimage_0000000000000000417
    │   ├── fsimage_0000000000000000417.md5
    │   ├── fsimage_0000000000000000419
    │   ├── fsimage_0000000000000000419.md5
    │   └── VERSION
    └── in_use.lock

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息。该命令需要以下参数:

必须参数：

-i,–inputFile <arg>    输入edits文件，如果是xml后缀，表示XML格式，其他表示二进制。

-o,–outputFile <arg>   输出文件，如果存在，则会覆盖。

可选参数：

-p,–processor <arg>   指定转换类型: binary (二进制格式), xml (默认，XML格式),stats (打印edits文件的静态统计信息)

-h,–help               显示帮助信息

-f,–fix-txids          重置输入edits文件中的transaction IDs

-r,–recover            使用recovery模式，跳过eidts中的错误记录。

-v,–verbose            打印处理时候的输出。

例子1：

 hdfs oev -i /home/hadoop/apps/hdpdata/dfs/name/current/edits_0000000000000000362-0000000000000000386 -o /home/hadoop/apps/edits.xml

未指定-p选项，默认转换成xml格式，查看edits.xml文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS>
  <EDITS_VERSION>-60</EDITS_VERSION>
  <RECORD>
    <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
    <DATA>
      <TXID>362</TXID>
    </DATA>
  </RECORD>
  <RECORD>
    <OPCODE>OP_MKDIR</OPCODE>
    <DATA>
      <TXID>363</TXID>
      <LENGTH>0</LENGTH>
      <INODEID>16473</INODEID>
      <PATH>/aaa</PATH>
      <TIMESTAMP>1516160391094</TIMESTAMP>
      <PERMISSION_STATUS>
        <USERNAME>hadoop</USERNAME>
        <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
        <MODE>493</MODE>
      </PERMISSION_STATUS>
    </DATA>
  </RECORD>
  <RECORD>
    <OPCODE>OP_END_LOG_SEGMENT</OPCODE>
    <DATA>
      <TXID>386</TXID>
    </DATA>
  </RECORD>
</EDITS>

在输出的xml文件中，每个RECORD记录了一次操作，比如图中的OP_ADD代表添加文件操作，OP_MKDIR代表创建目录操作。里面还记录了文件路径（PATH），修改时间（MTIME）、添加时间（ATIME）、客户端名称（CLIENT_NAME）、客户端地址（CLIENT_MACHINE）、权限（PERMISSION_STATUS）等非常有用的信息。

当edits文件破损进而导致HDFS文件系统出现问题时，可以通过将原有的binary文件转换为xml文件，并手动编辑xml文件然后转回binary文件来实现。

例子2：

hdfs oev -i /home/hadoop/apps/hdpdata/dfs/name/current/edits_0000000000000000362-0000000000000000386 -o /home/hadoop/apps/edits.txt -p stats

指定-p stats选项，用于输出该edits文件中的统计信息：
查看edits.txt，打印出该edits文件中每种操作的数量。

    VERSION                             : -60
    OP_ADD                         (  0): 4
    OP_RENAME_OLD                  (  1): 2
    OP_DELETE                      (  2): null
    OP_MKDIR                       (  3): 2
    OP_SET_REPLICATION             (  4): null
    OP_DATANODE_ADD                (  5): null
    OP_DATANODE_REMOVE             (  6): null
    OP_SET_PERMISSIONS             (  7): 1
    OP_SET_OWNER                   (  8): null
    OP_CLOSE                       (  9): 4
    OP_SET_GENSTAMP_V1             ( 10): null
    OP_SET_NS_QUOTA                ( 11): null
    OP_CLEAR_NS_QUOTA              ( 12): null
    OP_TIMES                       ( 13): 1
    OP_SET_QUOTA                   ( 14): null
    OP_RENAME                      ( 15): null
    OP_CONCAT_DELETE               ( 16): null
    OP_SYMLINK                     ( 17): null
    OP_GET_DELEGATION_TOKEN        ( 18): null
    OP_RENEW_DELEGATION_TOKEN      ( 19): null
    OP_CANCEL_DELEGATION_TOKEN     ( 20): null
    OP_UPDATE_MASTER_KEY           ( 21): null

查看fsimage中的信息：

hdfs oiv -i /home/hadoop/apps/hdpdata/dfs/name/current/fsimage_0000000000000000417 -p XML -o /home/hadoop/apps/fsimage.xml
[hadoop@hadoop01 current]$

[hadoop@hadoop01 apps]$ 
[hadoop@hadoop01 apps]$ vim fsimage.xml

里面的内容：

<fsimage><NameSection>
<genstampV1>1000</genstampV1><genstampV2>1044</genstampV2><genstampV1Limit>0</genstampV1Limit><lastAllocatedBlockId>1073741868</la
stAllocatedBlockId><txid>417</txid></NameSection>
<INodeSection><lastInodeId>16480</lastInodeId><inode><id>16385</id><type>DIRECTORY</type><name></name><mtime>1516163790530</mtime>
<permission>hadoop:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>9223372036854775807</nsquota><dsquota>-1</dsquota></inode>
<inode><id>16387</id><type>DIRECTORY</type><name>input</name><mtime>1516123196956</mtime><permission>hadoop:supergroup:rwxr-xr-x</
permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota></inode>
<directory><parent>16400</parent><inode>16413</inode><inode>16412</inode><inode>16414</inode><inode>16432</inode><inode>16431</ino
de><inode>16433</inode><inode>16451</inode><inode>16450</inode>
</INodeDirectorySection>
<FileUnderConstructionSection></FileUnderConstructionSection>
<SnapshotDiffSection><diff><inodeid>16385</inodeid></diff></SnapshotDiffSection>
<SecretManagerSection><currentId>0</currentId><tokenSequenceNumber>0</tokenSequenceNumber></SecretManagerSection><CacheManagerSect
ion><nextDirectiveId>1</nextDirectiveId></CacheManagerSection>
</fsimage>

4.3.3 元数据checkpoint

每隔一段时间，会secondary NameNode 将NameNode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge，这个过程称作 checkpoint

checkpoint的详细过程如下图：

checkpoint

checkpoint 操作的触发条件配置参数

dfs.namenode.checkpoint.check.period=60  #检查触发条件是否满足的频率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3  #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600  #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint附带作用
NameNode和secondary NameNode 的工作目录存储结构完全相同，所有，当NameNode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary NameNode的工作目录中将fsimage拷贝到NameNode的工作目录，以恢复NameNode的元数据。

4.3.4 元数据目录说明

在第一次部署好hadoop集群的时候，我们需要在NameNode节点上格式化磁盘：

hdfs namenode -format

格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下产生如下的文件结构：

current/
|-- VERSION
|-- edits_*
|-- fsimage_0000000000008547077
|-- fsimage_0000000000008547077.md5
|-- seen_txid # 文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

其中 dfs.name.dir实在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>
 <name>dfs.name.dir</name>
 <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
</property>

<!-- hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下-->
<property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
 <description>A base for other temporary directories.</description>
</property>

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，如/data1/dfs/name, /data2/dfs/name, /data3/dfs/name …. 各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS(网络文件系统 Network File System, NFS)之上，及时你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
下面对 $dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
一、. VERSION 文件时Java属性文件，内容大致如下：

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013
namespaceID=934548976
clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115
layoutVersion=-47

其中：
1. namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
2. storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE);
3. cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
4. layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息，只要数据结构变更，版本号也要递减，此时HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会到孩子新版本的NameNode无法使用
5. clusterID是系统生成或手动指定的集群ID,在clusterID选项中可以使用它；如下说明：

a. 使用如下命令格式化一个NameNode：
    $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]
    选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b、使用如下命令格式化其他Namenode：

    $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：

    $HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config 	$HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

    如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。

blockpoolID：是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID，上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID，这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。

二、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要，是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯。

三、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。

五、DataNode工作机制

5.1 问题场景

集群容量不够，怎么扩容？
如果有一个DataNode宕机，该怎么办？
DataNode明明已启动，但是集群中的可用DataNode列表中就是没有，怎么办？

5.2 概述

5.2.1 DataNode工作职责

存储管理用户的文件块数据
定期向NameNode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）【这点很中重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题】

<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>3600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>

5.2.2 DataNode掉线判断时限参数

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 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

而默认的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。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。

<property>
       <name>heartbeat.recheck.interval</name>
       <value>2000</value>
</property>
<property>
       <name>dfs.heartbeat.interval</name>
       <value>1</value>
</property>

5.3 观察验证DataNode功能

上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：

在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：
/home/hadoop/apps/hdpdata/dfs/data/current/BP-60221078-172.16.29.161-1514955036901/current/finalized