HDFS

HDFS

Hadoop Distributed File System

易于扩展的分布式文件系统
运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制

优点

  • 高容错性
    数据自动保存多个副本
    副本丢失后,自动恢复
  • 适合大数据批处理
    移动计算不移动数据
    数据位置暴露给计算框架
    GB、TB甚至PB级别数据
    百万规模以上的文件数量
    10K节点规模
  • 流式访问
    一次写入,多长读取
    保证数据一致性
  • 构建成本低,安全可靠
    构建在廉价的机器上
    通过多副本提高可靠性
    提供了容错和回复机制

缺点

  • 不适合低延迟数据访问
  • 不适合大量小文件存储
    占用NameNode大量内存空间
    磁盘寻道时间超过读取时间
  • 不适合并发写入
    一个文件只能有一个写入者
  • 不提供文件的随机修改
    只支持追加

HDFS基本架构和原理

HDFS架构图

HDFS核心概念

ActiveNameNode

  • 主Master(只有一个)
  • 管理HDFS文件系统的命名空间
  • 维护文件元数据信息
  • 管理副本策略(默认3个副本)
  • 处理客户端读写请求


Standby NameNode

  • Active NameNode的热备节点
  • 周期性同步edits编辑日志,定期合并fsimage与edits到本
    地磁盘
  • Active NameNode故障快速切换为新的Active

NameNode元数据文件

  • edits:编辑日志,客户端对目录和文件的写操作操首先被记到
    edits日志中,如:创建文件、删除文件等
  • fsimage:文件系统元数据检查点镜像文件,保存了文件系统中
    所有的目录和文件信息,如:一个目录下有哪些子目录、子文 件,文件名,文件副本数,文件由哪些块组成等
  • NameNode 内存中保存一份最新的镜像信息
    镜像内容= fsimages + edits
  • NameNode定期将内存中的新增的edits与fsimage合并保存到磁盘

DataNode

  • Slave工作节点,可以启动多个
  • 存储数据块和数据校验和
  • 执行客户端的读写请求操作
  • 通过心跳机制定期向NameNode汇报运行状态和所有块列表信息
  • 在集群启动时DataNode向NameNode提供存储的Block块
    列表信息

Block数据块

  • 文件写入到HDFS会被切分成若干个Block块
  • 数据块大小固定,默认大小128MB,可自定义修改
  • HDFS最小存储单元
  • 若一个块的大小小于设置的数据块大小,则不会占用整
    个块的空间
  • 默认情况下每个Block有三个副本

Client

  • 文件切分
  • 与NameNode交互获取文件元数据信息
  • 与DataNode交互,读取或写入数据
  • 管理HDFS

HDFS为什么不适合存储小文件

  • 元数据信息存储在NameNode内存中,内存大小有限
  • NameNode存储Block数目有限
    一个block元信息消耗大约150byte内存
    如果一个文件大小为10K,则1亿个文件大小仅有1TB,却消耗NameNode 20GB内存
  • 存取大量小文件消耗大量的磁盘寻道时间

HDFS高可用

HDFS内部机制

Block副本放置策略

HDFS写入流程

HDFS读取流程

HDFS数据完整性

  • 读写数据传输完整性使用校验和--CRC-32
  • 使用其他副本代替损坏的block
    DataNode 后台线程定期检测,通过心跳定期向NameNode汇报,NameNode标记损坏的块,在其他街道拷贝新的副本

HDFS 服务脚本

sbin目录

  • start-all/stop-all.sh
    启动/停止Hadoop集群中的全部服务(hdfs服务和yarn服务)

  • start-dfs.sh/stop-dfs.sh
    只启动/关闭HDfs相关的全部服务 (NameNode,DataNode,JournalNode)

  • hadoop-daemon.sh start/stop namenode/datanode/journalnode
    单独启动/停止单台hdfs某个服务
    -start-yarn.sh /stop-yarn.sh
    启动/停止yarn相关的全部服务(ResourceManager,NodeManager)

  • yarn-daemon.sh start/stop resourcemanager/nodemanager
    单独启动/停止单台yarn某个服务

HDFS文件操作命令

bin/hadoop fs 或者bin/hfds dfs



hdfs dfsadmin -report

[hadoop@hadoop0 bin]$ hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 36182937600 (33.70 GB)
Present Capacity: 31441104896 (29.28 GB)
DFS Remaining: 31432712192 (29.27 GB)
DFS Used: 8392704 (8.00 MB)
DFS Used%: 0.03%
Under replicated blocks: 10
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (3):

Name: 10.211.55.8:50010 (hadoop3)
Hostname: hadoop3
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 12060979200 (11.23 GB)
DFS Used: 2797568 (2.67 MB)
Non DFS Used: 945188864 (901.40 MB)
DFS Remaining: 10476720128 (9.76 GB)
DFS Used%: 0.02%
DFS Remaining%: 86.86%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Jan 22 20:54:24 CST 2018


Name: 10.211.55.7:50010 (hadoop4)
Hostname: hadoop4
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 12060979200 (11.23 GB)
DFS Used: 2797568 (2.67 MB)
Non DFS Used: 944205824 (900.46 MB)
DFS Remaining: 10477703168 (9.76 GB)
DFS Used%: 0.02%
DFS Remaining%: 86.87%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Jan 22 20:54:24 CST 2018


Name: 10.211.55.9:50010 (hadoop2)
Hostname: hadoop2
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 12060979200 (11.23 GB)
DFS Used: 2797568 (2.67 MB)
Non DFS Used: 943620096 (899.91 MB)
DFS Remaining: 10478288896 (9.76 GB)
DFS Used%: 0.02%
DFS Remaining%: 86.88%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Jan 22 20:54:24 CST 2018

hdfs dfsadmin -safemode 安全模式

[hadoop@hadoop0 bin]$ hdfs dfsadmin -safemode
Usage: hdfs dfsadmin [-safemode enter | leave | get | wait]

[hadoop@hadoop0 bin]$ hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is OFF in hadoop0/10.211.55.5:9000
Safe mode is OFF in hadoop1/10.211.55.10:9000

HDFS增加和移除节点

集群中加入新的datanode方法
• 在新的机器上拷贝一份包含配置文件的hadoop安装包 • 单独启动datanode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode从集群中移除故障或者废弃的datanode
• 将需要移除的datanode的主机名或者IP加入到NameNode的黑名单 加入黑名单方法: 修改NameNode的hdfs-site.xml文件,设置dfs.hosts.exclude配置 的值为需要移除的datanode的主机名或者IP
• 更新黑名单
bin/hadoop dfsadmin –refreshNodes

HDFS数据均衡器

  • 数据块重新分布
    sbin/start-balancer.sh -threshold 平衡值(默认10,表示10%)
  • 平衡阈值
    HDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值
    值越低,各节点越平衡,但是消耗时间也更长

HDFS冷数据处理

“冷”数据文件
• 很长时间没有被访问过的数据文件(如半年内)
处理方法
• 高压缩比算法进行压缩,如Gzip或bzip2 • 小文件合并

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,198评论 4 359
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,663评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 106,985评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,673评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 51,994评论 3 285
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,399评论 1 211
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,717评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,407评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,112评论 1 239
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,371评论 2 241
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,891评论 1 256
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,255评论 2 250
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,881评论 3 233
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,010评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,764评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,412评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,299评论 2 260

推荐阅读更多精彩内容