HDFS运行原理及使用

一、简介

         HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文英文)。

HDFS有很多特点

    ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。

    ② 运行在廉价的机器上。

    ③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。

如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

NameNode:是Master节点,是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;

SecondaryNameNode:是一个小弟,分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

DataNode:Slave节点,奴隶,干活的。负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。

热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失。

fsimage:元数据镜像文件(文件系统的目录树。)

edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时,从namenode上,获取fsimage和edits来进行合并,然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。


二、工作原理

写操作:

有一个文件FileA,100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

a. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;

b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①------>。

c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②--------->。

    Block1: host2,host1,host3

    Block2: host7,host8,host4

    原理:

        NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。

        若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。

        若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

    流式写入过程,

        1>将64M的block1按64k的package划分;

        2>然后将第一个package发送给host2;

        3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;

        4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。

        5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。

        6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。

        7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

        8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。

        9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。

        10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

分析,通过写过程,我们可以了解到:

    写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。

    在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。

    挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。

读操作:

 

读操作就简单一些了,如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。 

那么,读操作流程为:

a. client向namenode发送读请求。

b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。

    block1:host2,host1,host3

    block2:host7,host8,host4

c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;

上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:

优选读取本机架上的数据

三、HDFS中常用到的命令

1、hadoop fs

hadoop fs -ls /
hadoop fs -lsr
hadoop fs -mkdir /user/hadoop
hadoop fs -put a.txt /user/hadoop/
hadoop fs -get /user/hadoop/a.txt /
hadoop fs -cp src dst
hadoop fs -mv src dst
hadoop fs -cat /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -rm /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -rmr /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -text /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -copyFromLocal localsrc dst 与hadoop fs -put功能类似。
hadoop fs -moveFromLocal localsrc dst 将本地文件上传到hdfs,同时删除本地文件。

2、hadoop fsadmin 

hadoop dfsadmin -report
hadoop dfsadmin -safemode enter | leave | get | wait
hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth 1000

3、hadoop fsck

4、start-balancer.sh

四、java接口

最简单的从Hadoop URL读取数据 (这里在Eclipse上连接HDFS编译运行)

package filesystem;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;

import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

public class URLCat {
    static {
        URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
    }
    public static void main(String[] args) throws MalformedURLException, IOException {
        InputStream in = null;
        String input = "hdfs://192.168.92.138:9000/user/test.txt";
        try {
            in = new URL(input).openStream();
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096,false);
        }finally {
            IOUtils.closeStream(in);
        }
    }
}

这里调用Hadoop的IOUtils类,在输入流和输出流之间复制数据(in和System.out)最后两个参数用于第一个设置复制的缓冲区大小,第二个设置结束后是否关闭数据流。

还可以通过FileSystem API读取数据

代码如下:

package filesystem;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

public class FileSystemCat {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String uri = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/test.txt";
        Configuration conf = new Configuration();

        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),conf);
        InputStream in = null;
        try {
            in = fs.open(new Path(uri));
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024,false);
        }finally {
            IOUtils.closeStream(in);
        }
    }
}

这里调用open()函数来获取文件的输入流,FileSystem的get()方法获取FileSystem实例。

使用FileSystem API写入数据

代码如下:

package filesystem;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.util.Progressable;

public class FileCopyWithProgress {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String localSrc = "E:\\share\\input\\2007_12_1.txt";
        String dst = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/logs/2008_10_2.txt";
        
        InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(localSrc));
        
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst),conf);
        OutputStream out = fs.create(new Path(dst),new Progressable() {
            public void progress() {
                System.out.print("*");
            }
        });
        IOUtils.copyBytes(in, out, 1024,true);
    }
}

FileSystem的create()方法用于新建文件,返回FSDataOutputStream对象。 Progressable()用于传递回掉窗口,可以用来把数据写入datanode的进度通知给应用。

使用FileSystem API删除数据

代码如下:

package filesystem;

import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class FileDelete {

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String uri = "hdfs://192.168.92.136:9000/user/1400.txt";
        
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),conf);
        fs.delete(new Path(uri));

    }

}

使用delete()方法来永久性删除文件或目录。

FileSystem的其它一些方法:

  • public boolean mkdirs(Path f)  throws IOException  用来创建目录,创建成功返回true。
  • public FileStatus getFileStates(Path f) throws FIleNotFoundException 用来获取文件或目录的FileStatus对象。
  • public FileStatus[ ] listStatus(Path f)throws IOException  列出目录中的内容
  • public FileStatus[ ] globStatu(Path pathPattern) throws IOException 返回与其路径匹配于指定模式的所有文件的FileStatus对象数组,并按路径排序 

参考文章:

1、https://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html

2、https://www.cnblogs.com/caiyisen/p/7395843.html

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