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大数据技术之Hadoop-分布式文件系统

一、为什么需要分布式存储

  • 数据量太大，单机存储能力有上限，需要靠数量来解决问题
  • 数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、CPU、内存等各方面的综合提升。 分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果

二、分布式的基础架构分析

1、分布式的基础架构

大数据体系中，分布式的调度主要有2类架构模式：

  • 去中心化模式 - 去中心化模式，没有明确的中心。众多服务器之间基于特定规则进行同步协调。
  • 中心化模式

2、主从模式

大数据框架，大多数的基础架构上，都是符合：中心化模式的。

即：有一个中心节点（服务器）来统筹其它服务器的工作，统一指挥，统一调派，避免混乱。

这种模式，也被称之为：一主多从模式，简称主从模式（Master And Slaves）

三、HDFS的基础架构

1、HDFS

HDFS是Hadoop三大组件(HDFS、MapReduce、YARN)之一

  • 全称是：Hadoop Distributed File System（Hadoop分布式文件系统）
  • 是Hadoop技术栈内提供的分布式数据存储解决方案
  • 可以在多台服务器上构建存储集群，存储海量的数据

2、HDFS的基础架构

HDFS集群(分布式存储）

  • 主角色：NameNode - HDFS系统的主角色，是一个独立的进程- 负责管理HDFS整个文件系统- 负责管理DataNode
  • 从角色：DataNode - HDFS系统的从角色，是一个独立进程- 主要负责数据的存储，即存入数据和取出数据
  • 主角色辅助角色：SecondaryNameNode - NameNode的辅助，是一个独立进程- 主要帮助NameNode完成元数据整理工作（打杂）

一个典型的HDFS集群，就是由1个DataNode加若干（至少一个）DataNode组成

四、HDFS集群环境部署

1、VMware虚拟机中部署

1.1、安装包下载
官方网址：https://hadoop.apache.org，课程使用当前最新的发行版：3.3.4版。
1.2、集群规划

在前置准备章节，我们准备了基于VMware的三台虚拟机，其硬件配置如下。

节点

CPU

内存

node1

1核心

4GB

node2

1核心

2GB

node3

1核心

2GB

Hadoop HDFS的角色包含：

  • NameNode，主节点管理者
  • DataNode，从节点工作者
  • SecondaryNameNode，主节点辅助

节点

服务

node1

NameNode、DataNode、SecondaryNameNode

node2

DataNode

node3

DataNode

请确认已经完成前置准备中的服务器创建、固定IP、防火墙关闭、Hadoop用户创建、SSH免密、JDK部署等操作。
以下操作 node1节点执行 以root身份登陆

1. 上传Hadoop安装包到node1节点中

2. 解压缩安装包到/export/server/中
tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C /export/server

3. 构建软链接
cd /export/server
ln -s /export/server/hadoop-3.3.4 hadoop

4. 进入hadoop安装包内
cd hadoop

Hadoop****安装包目录结构

cd 进入Hadoop安装包内，通过ls -l命令查看文件夹内部结构

各个文件夹含义如下

  • bin，存放Hadoop的各类程序（命令）
  • etc，存放Hadoop的配置文件
  • include，C语言的一些头文件
  • lib，存放Linux系统的动态链接库（.so文件）
  • libexec，存放配置Hadoop系统的脚本文件（.sh和.cmd）
  • licenses-binary，存放许可证文件
  • sbin，管理员程序（super bin）
  • share，存放二进制源码（Java jar包）
1.3、修改配置文件，应用自定义设置

配置HDFS集群，我们主要涉及到如下文件的修改：

  • workers： 配置从节点（DataNode）有哪些
  • hadoop-env.sh： 配置Hadoop的相关环境变量
  • core-site.xml： Hadoop核心配置文件
  • hdfs-site.xml： HDFS核心配置文件

这些文件均存在与$HADOOP_HOME/etc/hadoop文件夹中。

ps：$HADOOP_HOME是后续我们要设置的环境变量，其指代Hadoop安装文件夹即/export/server/hadoop

1.3.1、配置workers文件

填入的node1、node2、node3表明集群记录了三个从节点（DataNode）

# 进入配置文件目录
cd etc/hadoop
# 编辑workers文件
vim workers
# 填入如下内容
node1
node2
node3
1.3.2、配置hadoop-env.sh文件
# 填入如下内容

#JAVA_HOME，指明JDK环境的位置在哪
export JAVA_HOME=/export/server/jdk 

#JAVHADOOP_HOME，指明Hadoop安装位置
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop

#HADOOP_CONF_DIR，指明Hadoop配置文件目录位置
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

#HADOOP_LOG_DIR，指明Hadoop运行日志目录位置
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
1.3.3、配置core-site.xml文件
在文件内部填入如下内容
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node1:8020</value>
  </property>

  <property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
  </property>
</configuration>

  • key：fs.defaultFS

  • 含义：HDFS文件系统的网络通讯路径

  • 值：hdfs://node1:8020

  • 协议为hdfs://

  • namenode为node1

  • namenode通讯端口为8020

  • key：io.file.buffer.size

  • 含义：io操作文件缓冲区大小

  • 值：131072 bit

       hdfs://node1:8020为整个HDFS内部的通讯地址，应用协议为hdfs://（Hadoop内置协议）

  表明DataNode将和node1的8020端口通讯，node1是NameNode所在机器

  此配置固定了node1必须启动NameNode进程
1.3.4、配置hdfs-site.xml文件
# 在文件内部填入如下内容
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
    <value>700</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/nn</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.hosts</name>
    <value>node1,node2,node3</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/dn</value>
  </property>
</configuration>

针对hdfs-site.xml，简单分析一下配置文件的内容 

# 在文件内部填入如下内容
<configuration>                               key：dfs.datanode.data.dir.perm
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>   含义：hdfs文件系统，默认创建的文件权限设置
    <value>700</value>                        值：700，即：rwx------
  </property>
  <property>            
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>        key：dfs.namenode.name.dir
    <value>/data/nn</value>                   含义：NameNode元数据的存储位置
  </property>                                 值：/data/nn，在node1节点的/data/nn目录下
  <property>                                  key：dfs.namenode.hosts
    <name>dfs.namenode.hosts</name>           含义：NameNode允许哪几个节点的DataNode连接（即允许加入集群）
    <value>node1,node2,node3</value>          值：node1、node2、node3，这三台服务器被授权
  </property>

<property>
    <name>dfs.blocksize</name>                    key：dfs.blocksize
    <value>268435456</value>                      含义：hdfs默认块大小
  </property>                                     值：268435456（256MB）
  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>       key：dfs.namenode.handler.count
    <value>100</value>                            含义：namenode处理的并发线程数
  </property>                                     值：100，以100个并行度处理文件系统的管理任务
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>            key：dfs.datanode.data.dir
    <value>/data/dn</value>                       含义：从节点DataNode的数据存储目录
  </property>                                     值：/data/dn，即数据存放在node1、node2、node3，三台机器的/data/dn内
</configuration>

  • namenode数据存放node1的/data/nn
  • datanode数据存放node1、node2、node3的/data/dn

所以应该

    在node1节点：

            mkdir -p /data/nn

            mkdir /data/dn

    在node2和node3节点：

            mkdir -p /data/dn
1.3.5、分发Hadoop****文件夹

目前，已经基本完成Hadoop的配置操作，可以从node1将hadoop安装文件夹远程复制到node2、node3

# 在node1执行如下命令
cd /export/server
scp -r hadoop-3.3.4 node2:`pwd`/
scp -r hadoop-3.3.4 node3:`pwd`/

# 在node2执行，为hadoop配置软链接

# 在node2执行如下命令
ln -s /export/server/hadoop-3.3.4 /export/server/hadoop

# 在node3执行，为hadoop配置软链接

# 在node3执行如下命令
ln -s /export/server/hadoop-3.3.4 /export/server/hadoop
1.3.6、配置环境变量

为了方便我们操作Hadoop，可以将Hadoop的一些脚本、程序配置到PATH中，方便后续使用。

在Hadoop文件夹中的bin、sbin两个文件夹内有许多的脚本和程序，现在来配置一下环境变量

  1. vim /etc/profile
# 在/etc/profile文件底部追加如下内容
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  1. 在node2和node3配置同样的环境变量
1.3.7、授权为hadoop****用户

hadoop部署的准备工作基本完成

为了确保安全，hadoop系统不以root用户启动，我们以普通用户hadoop来启动整个Hadoop服务以root****身份，在node1、node2、node3三台服务器上均执行如下命令

# 以root身份，在三台服务器上均执行
chown -R hadoop:hadoop /data
chown -R hadoop:hadoop /export
1.3.8、 格式化整个文件系统

前期准备全部完成，现在对整个文件系统执行初始化

格式化namenode

# 确保以hadoop用户执行
su - hadoop
# 格式化namenode
hadoop namenode -format

     启动

# 一键启动hdfs集群
start-dfs.sh
# 一键关闭hdfs集群
stop-dfs.sh

# 如果遇到命令未找到的错误，表明环境变量未配置好，可以以绝对路径执行
/export/server/hadoop/sbin/start-dfs.sh
/export/server/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
1.3.9、查看HDFS WEBUI

启动完成后，可以在浏览器打开：

http://node1:9870，即可查看到hdfs文件系统的管理网页。

五、HDFS的Shell操作

1.、进程启停管理

1.1、一键启停脚本

Hadoop HDFS组件内置了HDFS集群的一键启停脚本。

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh，一键启动HDFS集群

执行原理：

  • 在执行此脚本的机器上，启动SecondaryNameNode
  • 读取core-site.xml内容（fs.defaultFS项），确认NameNode所在机器，启动NameNode
  • 读取workers内容，确认DataNode所在机器，启动全部DataNode

$HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh，一键关闭HDFS集群

执行原理：

  • 在执行此脚本的机器上，关闭SecondaryNameNode
  • 读取core-site.xml内容（fs.defaultFS项），确认NameNode所在机器，关闭NameNode
  • 读取workers内容，确认DataNode所在机器，关闭全部NameNode
1.2、单进程启停

除了一键启停外，也可以单独控制进程的启停。

  1. $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh，此脚本可以单独控制所在机器的进程的启停
用法：hadoop-daemon.sh (start|status|stop) (namenode|secondarynamenode|datanode)
  1. $HADOOP_HOME/bin/hdfs，此程序也可以用以单独控制所在机器的进程的启停
用法：hdfs --daemon (start|status|stop) (namenode|secondarynamenode|datanode)

2、文件系统操作命令

1.1、HDFS****文件系统基本信息

HDFS作为分布式存储的文件系统，有其对数据的路径表达方式。

HDFS同Linux系统一样，均是以/作为根目录的组织形式

  • Linux： /usr/local/hello.txt
  • HDFS： /usr/local/hello.txt

如何区分呢？

  • Linux：file:///
  • HDFS：hdfs://namenode:port/

如上路径：

    Linux：file:///usr/local/hello.txt

    HDFS：hdfs://node1:8020/usr/local/hello.txt

协议头file:/// 或 hdfs://node1:8020/可以省略

    需要提供Linux路径的参数，会自动识别为file://

    需要提供HDFS路径的参数，会自动识别为hdfs://

3、介绍

关于HDFS文件系统的操作命令，Hadoop提供了2套命令体系

hadoop命令（老版本用法），用法：hadoop fs [generic options]


hdfs命令（新版本用法），用法：hdfs dfs [generic options]

1、创建文件夹

hadoop fs -mkdir [-p] <path> ...
hdfs dfs -mkdir [-p] <path> ...

    path 为待创建的目录
    -p选项的行为与Linux mkdir -p一致，它会沿着路径创建父目录。

hadoop fs -mkdir -p /itcast/bigdata
hdfs fs -mkdir -p /itheima/hadoop

2、查看指定目录下内容

hadoop fs -ls [-h] [-R] [<path> ...] 
hdfs dfs -ls [-h] [-R] [<path> ...] 
    path 指定目录路径
    -h 人性化显示文件size
    -R 递归查看指定目录及其子目录

3、上传文件到HDFS****指定目录下

hadoop fs -put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>
hdfs dfs -put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>
    -f 覆盖目标文件（已存在下）
    -p 保留访问和修改时间，所有权和权限。
    localsrc 本地文件系统（客户端所在机器）
    dst 目标文件系统（HDFS）

hadoop fs -put words.txt /itcast
hdfs dfs -put file:///etc/profile hdfs://node1:8020/itcast

4、查看HDFS****文件内容 

hadoop fs -cat <src> ... 
hdfs dfs -cat <src> ...
    读取指定文件全部内容，显示在标准输出控制台。
        hadoop fs -cat /itcast/words.txt
        hdfs dfs -cat /itcast/profile

读取大文件可以使用管道符配合more
hadoop fs -cat <src> | more
hdfs dfs -cat <src> | more

5、下载HDFS****文件

hadoop fs -get [-f] [-p] <src> ... <localdst>
hdfs dfs -get [-f] [-p] <src> ... <localdst>
        下载文件到本地文件系统指定目录，localdst必须是目录
        -f 覆盖目标文件（已存在下）
        -p 保留访问和修改时间，所有权和权限。

6、拷贝HDFS****文件

hadoop fs -cp [-f] <src> ... <dst> 
hdfs dfs -cp [-f] <src> ... <dst>

7、追加数据到HDFS****文件中

hadoop fs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
hdfs dfs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
        将所有给定本地文件的内容追加到给定dst文件。 
        dst如果文件不存在，将创建该文件。 
        如果<localSrc>为-，则输入为从标准输入中读取。

8、HDFS****数据移动操作 

hadoop fs -mv <src> ... <dst>
hdfs dfs -mv <src> ... <dst>
        移动文件到指定文件夹下
        可以使用该命令移动数据，重命名文件的名称

9、HDFS****数据删除操作

hadoop fs -rm -r [-skipTrash] URI [URI ...]
hdfs dfs -rm -r [-skipTrash] URI [URI ...]
        删除指定路径的文件或文件夹
        -skipTrash 跳过回收站，直接删除

回收站功能默认关闭，如果要开启需要在core-site.xml内配置：

<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
 
<property>
<name>fs.trash.checkpoint.interval</name>
<value>120</value>
</property>

命令官方指导文档

https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html

HDFS WEB****浏览

除了使用命令操作HDFS文件系统外，在HDFS的WEB UI上也可以查看HDFS文件系统的内容。

使用WEB浏览操作文件系统，一般会遇到权限问题

这是因为WEB浏览器中是以匿名用户（dr.who）登陆的，其只有只读权限，多数操作是做不了的。

如果需要以特权用户在浏览器中进行操作，需要配置如下内容到core-site.xml并重启集群

  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>hadoop</value>
  </property>

但是，不推荐这样做

  • HDFS WEBUI，只读权限挺好的，简单浏览即可
  • 如果给与高权限，会有很大的安全问题，造成数据泄露或丢失

4、HDFS客户端 - Jetbrians产品插件

Big Data Tools****插件

在Jetbrains的产品中，均可以安装插件，其中：Big Data Tools插件可以帮助我们方便的操作HDFS，比如

  • IntelliJ IDEA（Java IDE）
  • PyCharm（Python IDE）
  • DataGrip（SQL IDE）

如图，在设置->Plugins（插件）-> Marketplace（市场），搜索Big Data Tools，点击Install安装即可

配置****Windows

需要对Windows系统做一些基础设置，配合插件使用

配置Big Data Tools插件 

    打开插件

或者如图指定Windows上解压的Hadoop安装文件夹的etc/hadoop目录也可以

会自动读取配置文件连接上HDFS

六、HDFS的存储原理

1、存储原理

  • 数据存入HDFS是分布式存储，即每一个服务器节点，负责数据的一部分。
  • 数据在HDFS上是划分为一个个Block块进行存储。

2、fsck命令

**HDFS副本块数量的配置 **

在前面我们了解了HDFS文件系统的数据安全，是依靠多个副本来确保的。

如何设置默认文件上传到HDFS中拥有的副本数量呢？可以在hdfs-site.xml中配置如下属性：

<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>

这个属性默认是3，一般情况下，我们无需主动配置（除非需要设置非3的数值）

如果需要自定义这个属性，请修改每一台服务器的hdfs-site.xml文件，并设置此属性。

除了配置文件外，我们还可以在上传文件的时候，临时决定被上传文件以多少个副本存储。

hadoop fs -D dfs.replication=2 -put test.txt /tmp/

如上命令，就可以在上传test.txt的时候，临时设置其副本数为2

对于已经存在HDFS的文件，修改dfs.replication属性不会生效，如果要修改已存在文件可以通过命令

hadoop fs -setrep [-R] 2 path

如上命令，指定path的内容将会被修改为2个副本存储。

-R选项可选，使用-R表示对子目录也生效。

fsck****命令检查文件的副本数

同时，我们可以使用hdfs提供的fsck命令来检查文件的副本数

hdfs fsck path [-files [-blocks [-locations]]]
fsck可以检查指定路径是否正常
    -files可以列出路径内的文件状态
    -files -blocks  输出文件块报告（有几个块，多少副本）
    -files -blocks -locations 输出每一个block的详情

block****配置

可以看到通过fsck命令我们验证了： 

    文件有多个副本
     文件被分成多个块存储在hdfs

对于块（block），hdfs默认设置为256MB一个，也就是1GB文件会被划分为4个block存储。

块大小可以通过参数：

<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value>
    <description>设置HDFS块大小，单位是b</description>
  </property>

3、NameNode元数据

edits****文件

NameNode基于一批edits和一个fsimage文件的配合完成整个文件系统的管理和维护

edits文件，是一个流水账文件，记录了hdfs中的每一次操作，以及本次操作影响的文件其对应的block

fsimage****文件

将全部的edits文件，合并为最终结果，即可得到一个FSImage文件

NameNode****元数据管理维护

NameNode基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。

  1. 每次对HDFS的操作，均被edits文件记录
  2. edits达到大小上线后，开启新的edits记录
  3. 定期进行edits的合并操作
    如当前没有fsimage文件， 将全部edits合并为第一个fsimage
    如当前已存在fsimage文件，将全部edits和已存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage

元数据合并控制参数

对于元数据的合并，是一个定时过程，基于：
dfs.namenode.checkpoint.period，默认3600（秒）即1小时
dfs.namenode.checkpoint.txns，默认1000000，即100W次事务
只要有一个达到条件就执行。
检查是否达到条件，默认60秒检查一次，基于：
dfs.namenode.checkpoint.check.period，默认60（秒），来决定

SecondaryNameNode****的作用

SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage）
然后合并完成后提供给NameNode使用。

4、HDFS数据的读写流程

数据写入流程

  1. 客户端向NameNode发起请求
  2. NameNode审核权限、剩余空间后，满足条件允许写入，并告知客户端写入的DataNode地址
  3. 客户端向指定的DataNode发送数据包
  4. 被写入数据的DataNode同时完成数据副本的复制工作，将其接收的数据分发给其它DataNode
  5. 如上图，DataNode1复制给DataNode2，然后基于DataNode2复制给Datanode3和DataNode4
  6. 写入完成客户端通知NameNode，NameNode做元数据记录工作

关键信息点：
NameNode不负责数据写入，只负责元数据记录和权限审批
客户端直接向1台DataNode写数据，这个DataNode一般是离客户端最近（网络距离）的那一个
数据块副本的复制工作，由DataNode之间自行完成（构建一个PipLine，按顺序复制分发，如图1给2, 2给3和4）

数据读取流程

1、客户端向NameNode申请读取某文件
2、 NameNode判断客户端权限等细节后，允许读取，并返回此文件的block列表
3、客户端拿到block列表后自行寻找DataNode读取即可

关键点：
1、数据同样不通过NameNode提供
2、NameNode提供的block列表，会基于网络距离计算尽量提供离客户端最近的
这是因为1个block有3份，会尽量找离客户端最近的那一份让其读取

标签： hadoop 大数据 服务器
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_33934592/article/details/136393400
版权归原作者 半间烟雨 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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