hdfs存储大小计算命令 hdfs存储单位

文章目录

• HDFS存储机制（读写）
• NameNode如何管理和存储元数据？
• NameNode在磁盘中备份元数据的FsImage导致的问题！
• 解决NameNode引入Edits文件导致的问题！
• 磁盘和内存中元数据如何划分？
• HDFS元数据管理流程
• NameNode与SecondaryNameNode
• Fsimage与Edits文件解析
• HAnamenode 是如何工作的?
• 谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化?

HDFS存储机制（读写）

HDFS的数据流单位

1. 在HDFSClient写HDFS的过程中，HDFS的数据流单位：block、packet与chunk；
2. block是最大的一个单位，它是最终存储于DataNode上的数据粒度，由dfs.block.size参数决定，默认是128M；（这个参数由客户端配置决定；）
3. packet是中等的一个单位，它是数据由DFSClient流向DataNode的粒度，以dfs.write.packet.size参数为参考值，默认是64K；注：这个参数为参考值，是指真正在进行数据传输时，会以它为基准进行调整，调整的原因是一个packet有特定的结构，调整的目标是这个packet的大小刚好包含结构中的所有成员，同时也保证写到DataNode后当前block的大小不超过设定值；
4. chunk是最小的一个单位，它是DFSClient到DataNode数据传输中进行数据校验的粒度，由io.bytes.per.checksum参数决定，默认是512B
5. ps:事实上一个chunk还包含4B的校验值，因而chunk写入packet时是516B；数据与检验值的比值为128:1，所以对于一个128M的block会有一个1M的校验文件与之对应；

HDFS存储机制，包括HDFS的写入数据过程和读取数据过程两部分

HDFS读数据流程

1. 客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。
2. 挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3. 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）。
4. 客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

PS:写过程中的三层buffer(了解)

1. 写过程中会以chunk、packet及packet queue三个粒度做三层缓存；当数据流入DFSOutputStream时，DFSOutputStream内会有一个chunk大小的buf，当数据写满这个buf（或遇到强制flush），会计算checksum值，然后填塞进packet
2. 当一个chunk填塞进入packet后，仍然不会立即发送，而是累积到一个packet填满后，将这个packet放入dataqueue队列
3. 进入dataqueue队列的packet会被另一线程按序取出发送到datanode
4. 注：生产者消费者模型，阻塞生产者的条件是dataqueue与ackqueue之和超过一个block的packet上限

HDFS写数据流程

1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已经存在，父目录是否存在，如果父目录存在，NameNode返回是否可以上传。
2. 客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
3. 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。此时，dn1、dn2、dn3逐级应答客户端
4. 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会放入一个确认队列等待确认。
5. 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）。

NameNode如何管理和存储元数据？

1. 计算机中存储数据两种：内存或者是磁盘。
2. 元数据存储磁盘：存储磁盘无法面对客户端对元数据信息的任意的快速低延迟的响应，但是安全性高
3. 元数据存储内存：元数据存放内存，可以高效的查询以及快速响应客户端的查询请求，数据保存在内存，如果断电，内存中的数据全部丢失。
4. 解决方案：内存+磁盘；NameNode内存+FsImage的文件（磁盘），即产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

NameNode在磁盘中备份元数据的FsImage导致的问题！

1. 当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低。如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。
2. 解决方案：引入Edits文件(只进行追加操作，效率很高)。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，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

解决NameNode引入Edits文件导致的问题！

1. 如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。
2. 解决方案：引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

磁盘和内存中元数据如何划分？

1. 两个数据一模一样，还是两个数据合并到一起才是一份完整的数据呢？
2. 一模一样时：client如果对元数据进行增删改操作，需要保证两个数据的一致性。FsImage文件操作起来效率也不高。
3. 两个合并=完整数据：NameNode引入了一个edits文件（日志文件：只能追加写入）edits文件记录的是client的增删改操作，不再选择让NameNode把数据dump出来形成FsImage文件（这种操作是比较消耗资源）

HDFS元数据管理流程

1. 第一阶段：NameNode启动

1. 第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，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，NameNode记录操作日志，更新滚动日志，NameNode在内存中对数据进行增删改。

2. 第二阶段：Secondary NameNode工作

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

NameNode与SecondaryNameNode

NameNode与 Secondary NameNode两者之间的区别

1. NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。
2. SecondaryNameNode主要用于定期合并命名空间镜像和命名空间镜像的编辑日志

NameNode与 Secondary NameNode两者之间的联系

1. SecondaryNameNode中保存了一份和namenode一致的镜像文件（fsimage）和编辑日志（edits）。
2. 在主namenode发生故障时（假设没有及时备份数据），可以从SecondaryNameNode恢复数据。

NameNode与 Secondary NameNode工作机制详解

1. Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
2. Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）
3. NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。
4. Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode挂掉，重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。
5. 由于Edits中记录的操作会越来越多，Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢，所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中，照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）
6. SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。
7. SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint（触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和Edits中数据写满了）。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作，首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动Edits的目的是给Edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地，然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，
8. 将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode，重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可，因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中

Fsimage与Edits文件解析

1. NameNode在执行格式化之后，会在/data/tmp/dfs/name/current目录下产生如下文件
2. Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，包含了HDFS文件系统所有目录以及文件相关信息（Block数量，副本数量，权限等信息）
3. Edits文件 ：存储了客户端对HDFS文件系统所有的更新操作记录的文件，Client对HDFS文件系统所有的更新操作都会被记录到Edits文件中（不包括查询操作）
4. seen_txid：该文件是保存了一个数字，数字对应着最后一个Edits文件名的数字
5. VERSION：该文件记录namenode的一些版本号信息，比如：CusterId,namespaceID等
6. 每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保存内存中的元数据信息是最新的，同步的，可以看成NsmeNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并

Fsimage中为什么没有记录块所对应DataNode？

1. 在内存元数据中是有记录块所对应的dn信息，但是fsimage中就剔除了这个信息；
2. HDFS集群在启动的时候会加载image以及edits文件，block对应的dn信息都没有记录，集群启动时会有一个安全模式（safemode）,安全模式就是为了让dn汇报自己当前所持有的block信息给nn来补全元数据。
3. 后续每隔一段时间dn都要汇报自己持有的block信息。

Edits文件解析

1. Edits中只记录了更新相关的操作，查询或者下载文件并不会记录在内
2. nn启动时需要加载fsimage文件以及那些没有被2nn进行合并的edits文件
3. 通过fsimage文件自身的编号来确定哪些edits已经被合并

HAnamenode 是如何工作的?

ZKFailoverController主要职责

1. 健康监测：周期性的向它监控的NN发送健康探测命令，从而来确定某个NameNode是否处于健康状态，如果机器宕机，心跳失败，那么zkfc就会标记它处于一个不健康的状态。
2. 会话管理：如果NN是健康的，zkfc就会在zookeeper中保持一个打开的会话，如果NameNode同时还是Active状态的，那么zkfc还会在Zookeeper中占有一个类型为短暂类型的znode，当这个NN挂掉时，这个znode将会被删除，然后备用的NN，将会得到这把锁，升级为主NN，同时标记状态为Active。
3. 当宕机的NN新启动时，它会再次注册zookeper，发现已经有znode锁了，便会自动变为Standby状态，如此往复循环，保证高可靠，需要注意，目前仅仅支持最多配置2个NN。
4. master选举：如上所述，通过在zookeeper中维持一个短暂类型的znode，来实现抢占式的锁机制，从而判断那个NameNode为Active状态

谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化?

1. 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。
2. 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
3. Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable），精简、高效。
4. 自定义bean对象要想序列化传输步骤及注意事项：

1. 必须实现Writable接口
2. 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造
3. 重写序列化方法
4. 重写反序列化方法
5. 注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
6. 要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，且用"\t"分开，方便后续用
7. 如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现comparable接口，因为mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序