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Hadoop中HDFS文件管理系统的使用

code • 2022-4-25 • java • 阅读 82

Hadoop中HDFS文件管理系统的使用,第1张

1 概述

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；随着数据量激增，单个 *** 作系统无法对海量数据进行存储，因此将数据分散到多个系统中，而为了方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统，HDFS就是其中的一种。

它具有以下优点

  1. 适合海量数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量，数据存储可达TB、PB级别
  2. 高容错性：数据保存有多个副本，当某一节点的数据丢失后可利用其他副本恢复。
  3. 成本低：可通过廉价机器组成节点

相应的也有缺点：

  1. 不适合数据的频繁修改和快速读取。仅支持数据的追加，无法进行随即修改。而且无法满足数据毫秒级的存取
  2. 不适合大量小文件的存储。每个文件都会在NameNode中占用相同的内存来存储文件目录和块信息，当小文件数量过多时会耗尽NameNode内存；并且小文件的寻址时间会超过读取时间，这也不是HDFS设计的初衷。
  3. 不支持并发写入，不允许多个线程同时写 *** 作
1.1 组成结构

HDFS的组成结构如下所示：

  1. NameNode可以看作是整个HDFS系统的主管（Master），它主要负责管理HDFS的名称空间和数据块Block的映射信息，配置保存副本的策略，以及对客户端的读写请求进行响应。
  2. SecondaryNameNode是NameNode的辅助，分担NameNode工作量，比如定期合并FSimage和edits推送给NameNode。它并不能替代NameNode，在紧急情况下只是帮助恢复NameNode，并不能马上替换并提供服务。
  3. DataNode是数据 *** 作的实际执行者（Slave），它主要负责实际存储数据块，完成数据块的读写 *** 作
  4. Client客户端，可以在文件上传时进行切分为Block，与NameNode交互，获取文件位置，然后再与DataNode交互完成数据读写。此外Client还包括一些命令来管理HDFS，例如对NameNode进行格式化、对HDFS进行增删改查等。

HDFS中的文件在物理上是分块处理的，块（Block）的大小可以通过参数dfs.blocksize来规定，其默认值为128M，当文件大小超过128M后会被切分为多个Block。块大小规定的是数据存储的最大值而不是实际值，例如1KB文件在块中实际空间就是1KB而不是128M。

文件块大小的选取和硬盘的传输速度有关，研究表明寻址时间最好为传输时间的1％，若寻址时间为10ms，那么传输时间最好为1s，当前普通机械硬盘的传输速率为100MB/s，因此选取块大小为较为接近的128M；若使用固态硬盘传输速率大约为200MB/s，那么Block大小可以设为256M。因此文件块不能设置得太大。另一方面，如果文件块设置得过小，那么文件数量就会变多，寻址时间就会变大，也不利于数据读取。

1.2 HDFS数据的读写

如下所示为客户端向HDFS读取文件内容的过程

  1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，
  2. NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，然后返回是否可以上传。
  3. 客户端查询第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。
  4. NameNode通过一定策略选出3个数据存放的DataNode节点，dn1、dn2、dn3返回给客户端。
  5. 客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成
  6. dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
  7. 客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1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，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。
  8. 数据传输完成后客户端关闭资源和连接。

节点距离
在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。而节点距离是指两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

节点选择

如下所示，不同的数据节点n-0、n-1、n-2放在一个服务器机架r1上，多个机架一起构成了一个大的集群

  1. Hadoop一般会根据就近原则将第一个副本放在Client所处节点上
  2. 为了保证数据的可用性，第二个副本放在随机另一个机架的节点上，防止同一个机架上的节点都失效
  3. 同时为了兼顾数据的传输，第三个副本放在第二个副本相同机架的另一个节点上

    读数据流程

如下所示为从HDFS中读取数据的流程

  1. 客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，
  2. NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。
  3. 挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取第一个数据块blk_1。
  4. DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。
  5. 同理，继续读取第二个数据块blk_2
  6. 客户端以Packet为单位接收，将收到的数据块在本地缓存，，待接收到所有的数据块后写入目标文件。

1.3 NameNode工作机制 FsImage

为了对数据的随机访问作出快速响应，NameNode将元数据信息加载到内存中，但是为了防止内存中的数据断电丢失，HDFS会在磁盘中保存一份元数据备份文件FsImage 。在NameNode格式化时会创建FsImage，之后每次启动会将其中的内容加载到内存。

在Hadoop的data目录下可以看到fsimage文件，但是镜像文件无法直接打开，可以通过oiv(offline image viewer)来转换成可以查看的格式，其语法为

# hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o ./fsimage.xml

可以看到fsimage.xml文件中保存着namenode元数据信息

<inode>
	<id>16386id>
	<type>DIRECTORYtype>
	<name>username>
	<mtime>1512722284477mtime>
	<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-xpermission>
	<nsquota>-1nsquota>
	<dsquota>-1dsquota>
inode>
Edits文件

为了保证内存中的元数据和FsImage中的一致性，通过Edits文件以追加 *** 作的方式记录内存中元数据的变化，每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，FsImage可以根据Edits中的记录进行更新，从而保证数据的一致性。

同理可以对Edits文件进行查看

#				 -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o ./edits.xml

查看edits.xml，其中记录了对于数据的更改 *** 作

	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ADDOPCODE>
		<DATA>
			<TXID>130TXID>
			<LENGTH>0LENGTH>
			<INODEID>16407INODEID>
			<PATH>/hello7.txtPATH>
			<REPLICATION>2REPLICATION>
			<MTIME>1512943607866MTIME>
			<ATIME>1512943607866ATIME>
			<BLOCKSIZE>134217728BLOCKSIZE>
			<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1CLIENT_NAME>
			<CLIENT_MACHINE>192.168.10.102CLIENT_MACHINE>
			<OVERWRITE>trueOVERWRITE>
			<PERMISSION_STATUS>
				<USERNAME>atguiguUSERNAME>
				<GROUPNAME>supergroupGROUPNAME>
				<MODE>420MODE>
			PERMISSION_STATUS>
			<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561RPC_CLIENTID>
			<RPC_CALLID>0RPC_CALLID>
		DATA>
	RECORD>
文件更新过程

NameNode数据更新过程如下：

  1. 第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。否则直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
  2. 客户端对元数据进行增删改的请求。
  3. NameNode记录 *** 作日志，更新滚动日志。
  4. NameNode在内存中对元数据进行增删改。

Edits文件会随着时间逐渐增大，因此需要定期更新FsImage并清空Edits，更新 *** 作由SecondaryNameNode辅助完成，其过程如下：

  1. Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
  2. Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
  3. NameNode滚动正在写的Edits日志。
  4. 将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
  5. Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
  6. 生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
  7. 拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
  8. NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

CheckPoint的更新有定期和存满了两种情况，默认每隔一小时SecondaryNameNode会执行一次清理合并。另一方面，2nn默认如果 *** 作次数满了一百万次也会触发清理，同时每一分钟会检查一次是否够了一百万次。

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.periodname>
  <value>3600svalue>
property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.txnsname>
  <value>1000000value>
	<description> *** 作动作次数description>
property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.periodname>
  <value>60svalue>
	<description> 1分钟检查一次 *** 作次数description>
property>
1.4 DataNode

数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身和元数据.meta文件，其中包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳等信息。

DataNode启动后向NameNode注册，之后会周期性（6小时）地向NameNode上报所有的块信息。DataNode会每3秒一次进行心跳反应，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令，如复制块数据或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

2 Shell命令

通过hdfs的命令行可以对文件进行简单的增删改查等 *** 作

上传下载

# 在hdfs上创建文件夹
hadoop fs -mkdir /document

# 将本地文件word.txt剪切到hdfs的/document目录下
hadoop fs  -moveFromLocal  ./word.txt  /document

# 将本地文件word.txt复制到hdfs的/document目录下，put较为常用
hadoop fs  -put ./word.txt  /document
hadoop fs  -copyFromLocal ./word.txt  /document

# 将hdfs上的文件下载到本地
hadoop fs  -get /document/word.txt  ./localword.txt
hadoop fs  -copyToLocal /document/word.txt  ./localword.txt

# 在两个hdfs目录中复制文件
hadoop fs -cp /document/word.txt /newdoc
# 在两个hdfs目录中移动文件
hadoop fs -mv /document/word.txt /newdoc

删除

# 递归删除hdfs中document目录下的文件
hadoop fs -rm -r /document

修改

# 将本地的new.txt中的内容追加到word.txt末尾
hadoop fs -appendToFile new.txt /document/word.txt

# 修改script文件的执行权限，同Linux中的命令一样，类似的还有修改文件所属组chgrp、修改文件所属用户chown
hadoop fs  -chmod 666  /document/script.sh

# 设置word.txt文件副本的数量为3
hadoop fs -setrep 3 /document/word.txt

查看

# 查看hdfs上document目录下的文件
hadoop fs -ls /document
# 统计document文件夹下的文件信息，其中52代表word.txt的文件大小，156=52×3表示它有三个副本
hadoop fs -du /document
52  156  /document/word.txt

# 查看word.txt文件内容
hadoop fs -cat /document/word.txt
# 查看word.txt文件末尾1kB的内容
hadoop fs -tail /document/word.txt
3 API *** 作

如果在Windows环境下和Hadoop集群进行交互，还需要配置Windows的环境，首先需要下载相关的工具包winutils：https://github.com/cdarlint/winutils，选择相应的版本解压，然后配置到Windows系统环境变量HADOOP_HOME中

双击依赖包中的winutils.ext，如无报错代表环境变量配置正常。

在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo，并导入相应的依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-clientartifactId>
        <version>3.1.3version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>junitgroupId>
        <artifactId>junitartifactId>
        <version>4.12version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4jgroupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12artifactId>
        <version>1.7.30version>
    dependency>
dependencies>

在src/main/resources目录下，创建log4j的配置文件log4j.properties

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
*** 作HDFS

如下所示创建HdfsClient类用于 *** 作Hadoop集群，使用方式大致分为三步，第一步通过FileSystem.get()获取文件系统fs，其中可以传入集群地址，集群配置和登录用户作为参数；第二部通过fs对象的方法完成相关 *** 作；第三步关闭资源。

如下所示，首先使用mkdirs()方法在hdfs系统上创建目录，然后使用copyFromLocalFile()方法将本地的example.py上传到了hdfs的/code目录，并且通过configuration.set()设置副本数为2

package hdfs;

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

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

public class HdfsClient {

    @Test
    public void makeDirectory() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        // 1 打开文件系统
        URI uri = new URI("hdfs://hadoop102:8020");
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("dfs.replication", "2");
        FileSystem fs = FileSystem.get(uri, configuration, "tory");

        // 2 上传文件
        fs.mkdirs(new Path("/code"));
        fs.copyFromLocalFile(new Path("d:/temp/example.py"), new Path("/code"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }
}

文件下载

通过如下方法从HDFS下载文件到本地，HDFS使用循环冗余校验码来保证数据正确性，如果开启文件校验，会另外下载.CRC校验文件

/**
 * 从HDFS下载文件到本地
 * @param boolean delSrc 是否删除原文件，可选项，默认为false
 * @param Path src 源文件路径
 * @param Path src 目标文件路径
 * @param boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验，可选项，默认为true表示不开启
 */
copyToLocalFile(false, new Path("/code/example.py"), new Path("d:/code.test.py"), true);

文件移动

在HDFS上进行文件移动和名称修改都可以通过rename()函数实现，第一个参数为原文件路径，第二个为新文件路径

fs.rename(new Path("/tmp/example.java"), new Path("/code/example.java"));

文件删除
通过delete()方法可以对文件进行删除，第一个为要删除的文件路径，第二个参数为是否级联删除，当删除某个不为空的文件夹是需要将其设为true

fs.delete(new Path("/tmp"), true);
集群设置

除了在代码中通过Configuration对象对Hadoop集群进行设置外，还可以通过配置文件对集群进行设置，例如在resource目录下新建hdfs-site.xml，在其中设置文件副本为1份，但上述代码执行结果依旧为2份副本，这是由于参数设置存在优先级：
代码中的设置 ＞ resource配置文件 ＞ Hadoop自定义配置xxx-site.xml ＞ Hadoop默认文件xxx-default.xml
因此文件副本数是2，而不是resource中的1和默认文件的3




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replicationname>
        <value>1value>
    property>
configuration>
文件信息

如下所示，通过listFiles()方法获取根目录下的所有文件夹，第二个参数true代表递归遍历。然后通过迭代器依次对其进行遍历，并且通过fileStatus对象获得具体的文件信息

//获取文件列表
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);

//逐个遍历文件
while (listFiles.hasNext()) {
    LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
		
		if (fileStatus.isFile()) {
    	System.out.println("这是一个文件");
    }else {
    	System.out.println("这是一个文件夹");
    }
    
    System.out.println("文件路径" + fileStatus.getPath());
    System.out.println("执行权限：" + fileStatus.getPermission());
    System.out.println("所属者：" + fileStatus.getOwner());
    System.out.println("所属组：" + fileStatus.getGroup());
    System.out.println("文件大小" + fileStatus.getLen());
    System.out.println("修改时间：" + fileStatus.getModificationTime());
    System.out.println("副本数：" + fileStatus.getReplication());
    System.out.println("块大小" + fileStatus.getBlockSize());
    System.out.println("文件名" + fileStatus.getPath().getName());

    BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
    System.out.println("文件副本块位置：" + Arrays.toString(blockLocations));
}

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原文地址: https://outofmemory.cn/langs/719832.html

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