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注：本系列为Hadoop学习笔记，非原创
HDFS概述
一、HDFS概述
（1）HDFS集群分为两大角色：Namenode和datanode；
（2）Namenode负责管理整个文件系统的元数据；
（3）Datanode负责管理用户的文件数据块；
（4）文件会按照固定的大小（blocksize）切分成若干块分布式存储在若干台datanode上；
（5）每个文件可以有多个副本，并存放在不同的datanode上；
（6）Datanode会定期向Namenode汇报自身保存的block信息，而Namenode则会负责保持文件的副本数量；
（7）HDFS的内部工作机制对于客户端透明，客户端的请求访问HDFS都是通过Namenode申请进行的。
二、HDFS的概念
（1）HDFS采用主从式（master\Slave）的体系结构，其中Namenode（NN）、Datanode（DN）和Client是HDFS中三个重要的角色；
（2）在一个HDFS中，有一个NN，一个SNN（Secondary Namenode）和众多的DN，Client也可以有很多个；
（3）NN管理HDFS中两个重要的关系：目录文件数结构和文件与数据块的对应关系（会持续化到物理内存，文件名叫fsimage）；DN和数据块的对应关系，即数据块存储在哪些DN上（在DN启动时会上报NN它所维护的数据块，这个过程是动态建立的，不会持久化，所以集群启动需要较长时间）；
（4）总之，HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过统一命名空间--目录树来定位文件。其次，它是分布式的，由很多服务器联合实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
三、HDFS的特性
（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过参数配置（df.blocksize）来规定默认大小。在hadoop2.x默认为128M，以前版本为64M；
（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径访问文件；
（3）目录结构及文件分块信息（元数据）的管理由namenode节点承担，namenode节点是HDFS集群的主节点，负责维护整个HDFS文件系统的目录结构以及每一个路径对应的block块信息（block的id，以及所在的datanode服务器）；
（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担，datanode是HDFS集群的从节点，每个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本参数可以通过dfs.replication设置）；
（5）HDFS适应一次写入，多次读出的场景，不支持文件的修改；
（6）总之，hdfs的特点：保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或者宕机自动恢复（默认3备份），运行在廉价的机器上，适合大数据的处理。
四、HDFS的局限性
（1）低延时数据访问。由于HDFS为了高吞吐率做了设计，牺牲了快速响应。对于低延时的应用，可以考虑使用HBase或者Cassandra；
（2）大量的小文件。存储大量小文件不会浪费实际存储空间，但增加了在Namenode中元数据，大量小文件会影响整个集群的性能（Btrfs为小文件做了优化-inline file）；
（3）多用户写入，修改文件。HDFS的文件只能有一个写入者，而且写操作智能在文件结尾追加。不支持多个写入者，不支持任意位置的修改。
五、HDFS可靠性措施
（1）冗余备份；
（2）副本存放：采用机架感知（Rak-aware）的策略改进数据可靠性、高可用和网络带宽的利用率；
（3）心跳检测：Namenode周期从每个datanode接收心跳包和块报告，收到说明Datanode工作正常；
（4）安全模式：系统启动时，Namenode进入一个安全模式，此时不会出现数据块的写操作；
（5）数据完整性检测：HDFS客户端实现对HDFS文件内容的校验和（Checksum）检查（dfs.bytes-per-checksum）。
HDFS基本概念
一、HDFS主从结构体系
二、数据块（DataBlock）
（1）HDFS将每个文件存储成一系列的数据块，每块大小相同；
（2）文件的所有数据块都存在备份，每个文件的数据块大小和副本系数都是可以配置的（dfs.blocksize、dfs.replication）；
（3）HDFS的文件都是一次写入的，且任何时候只能有一个写入者。
三、名字节点（主节点：Namenode）
四、数据节点（从节点：Datanode）
（1）概述：
1、DN是HDFS中硬盘IO最忙碌的部分：将HDFS的数据块写到Linux本地文件系统，或者从这些数据块中读取数据。DN作为从节点，会不断向NN发送心跳；
2、初始化时，每个DN将当前节点的数据块上报给NN。DN也会接受来自NN的指令，比如创建、移动或删除本地数据块，并将本地的更新报告返回给NN；
（2）作用：接受客户端或Namenode的调度；存储和检索数据块；在Namenode统一调度下进行数据块的创建、删除和复制；定期向Namenode发送自身存储的数据块列表。
五、Secondary Namenode
（1）定期合并edits和fsimage（如果没有配置Secondary Namenode则由Namenode完成），并按照集群配置的时间将合并后新的fsimage，上传到NN替换旧的fsimage；
（2）防止edits日志文件过大，SNN配合NN，为NN的第一关系提供简单的Checkpoint机制，并避免出现edits过大，导致NN启动时间过长问题；
（3）提供Namenode的fsimage文件的检查点，以实现Namenode故障恢复。
单点故障问题
一、单点故障问题
（1）描述：Namenode失效，导致客户端或MapReduce作业均无法读写查看文件；
（2）解决方法：
1、启动一个拥有文件系统元数据的新Namenode（一般采用，因为复制元数据非常耗时）；
2、配置一对活动-备用（Active-Sandby）Namenode，活动Namenode失效时，备用Namenode立即接管，用户不会有明显的中断（借助NFS、Zookeeper等共享编辑日志文件；Datanode同时向两个Namenode汇报数据块信息；客户端采用特殊处理对用户透明）
HDFS高可用性（HA：High-Availability）
一、HA
（1）原理：为了应对“单点失败”问题，减少问题处理时间和对用户的影响，Hadoop2.x引入active-standby模式的一对namenodes。当active的Namenode发生故障时，standby的机器会替代active的机器，成为新的Namenode。
（2）active-standby架构：
1、两个Namenode之间共享同一块存储空间，一边共享编辑日志（edit log）。早期实现采用高可用的NFS，现在可以使用Zookeeper解决；
2、Datanode必须向两个Namenode同时汇报存储情况；
3、客户端配置成自动处理Namenode失败的情况，对用户透明。
（3）判断active的Namenode的是否还正常，主要通过心跳请求来确认的。当故障发生时，切换到standby的Namenode提供服务时，但原来的active的Namenode可能由于网络慢等原因导致当时不能提供服务，后续又可以提供服务，这时需要阻止它再次加入系统，比如杀掉进程等。
HDFS的客户端操作
一、HDFS的Shell操作
（1）查看命令帮助：hdfs -help
（2）查看文件系统命令帮助：hdfs dfs -help
二、HDFS DFS命令详解
（1）创建目录：
hadoop dfs -mkdir /input --->创建指定目录
hadoop dfs -mkdir -p /user/hdfs --->递归创建指定目录
（2）查看文件或目录：
hdfs dfs -ls ---> 查看目录结构
hdfs dfs -ls /input ---> 查看指定目录结构
hdfs dfs -ls -R ---> 递归显示当前目录
hdfs dfs -ls -R /input ---> 递归显示指定目录
（3）文件上传：
hdfs dfs -put local_file input ---> 将本地文件local_file上传到input
（4）下载文件或目录到本地：
hdfs dfs -get input . ---> 下载文件到当前目录
（5）浏览hdfs中的文件：
hdfs dfs -cat input/local_file ---> 浏览hdfs中的 文件
（6）删除文件：
hdfs dfs -rm input/local_file ---> 删除文件
（7）在hdfs中复制文件：
hdfs dfs -cp input/local_file input/local_file.bak 复制文件
（8）修改权限：
hdfs dfs -chmod 777 /input/somewords.txt 修改权限
三、HDFS管理命令
（1）系统目录检查
hdfs fsck /user/xxx 系统目录详细检测
（2）检查Datanode报告
hdfs dfsadmin -report
（3）权限管理
hdfs fs -chmod 666 /user/xxx
（4）hdfs空间目录配额设置
hdfs dfsadmin -setSpaceQuota [N] /user/xxx
（5）hdfs空间目录配额清除
hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /user/xxx
（6）查看目录配额设置
hdfs fs -count q /user/xxx
（7）删除Datanode
hdfs dfsadmin -refreshNodes
