hdfs 目录存在副本 hdfs目录结构

1.HDFS的概念和特性

  首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；

重要特性如下：

1. HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M
2. HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data
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是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，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集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）
5. HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

 2.常用命令参数介绍

-help             功能：输出这个命令参数手册

-ls                  功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果

-mkdir              功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs  -mkdir  -p  /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal            功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop  fs  - moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb/cc/dd -moveToLocal              功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt

--appendToFile  功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt 可以简写为： Hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  /hello.txt

-cat  功能：显示文件内容 示例：hadoop fs -cat  /hello.txt   -tail                 功能：显示一个文件的末尾 示例：hadoop  fs  -tail  /weblog/access_log.1 -text                  功能：以字符形式打印一个文件的内容 示例：hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1

-chgrp -chmod -chown 功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop  fs  -chmod  666  /hello.txt hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hello.txt

-copyFromLocal    功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop  fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz  /aaa/ -copyToLocal      功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-cp              功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2   -mv                     功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /

-get              功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs -get  /aaa/jdk.tar.gz -getmerge             功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,... hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum

-put                功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop  fs  -put  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

-rm                功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/   -rmdir                  功能：删除空目录 示例：hadoop  fs  -rmdir   /aaa/bbb/ccc

-df               功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop  fs  -df  -h  /   -du 功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop  fs  -du  -s  -h /aaa/*

-count         功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/

-setrep                功能：设置hdfs中文件的副本数量 示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz <这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量>

 

3.HDFS原理篇

1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、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）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

  1.HDFS写数据流程：
    客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

  

    1、根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在

    2、namenode返回是否可以上传

    3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上

    4、namenode返回3个datanode服务器ABC

    5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端

   6、client开始往A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，A收到一个packet就会传给  B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

   7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

 2. HDFS读数据流程：
     客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

   

 

    1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器

    2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流

    3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）

    4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件

  3.NAMENODE工作机制：
    学习目标：理解namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对HDFS工作原理的理解，及培养hadoop集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力

NAMENODE职责：负责客户端请求的响应。元数据的管理（查询，修改）

   元数据管理：namenode对数据的管理采用了三种存储形式：

   内存元数据(NameSystem) 元数据存放在内存这样才高效，

   磁盘元数据镜像文件  其次要有备份才安全，所以在namenode节点所对应的磁盘上有相应的备份

   数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据） ，但是如果内存中一有数据变动就跟新到磁盘效率必然很低，所以需要弄个操作日志文件

元数据存储机制：

A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)

C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中

元数据的checkpoint：每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint），checkpoint的作用：namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据。

4.DATANODE的工作机制：Datanode工作职责：存储管理用户的文件块数据定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）

5.HDFS的java操作：hdfs在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件

 具体实现见文档大数据离线计算2

接下来查看hdfs的目录树：首先需要给linux安装tree命令：

yum install gcc 
yum install gcc-c++ 
# 下载
wget http://mama.indstate.edu/users/ice/tree/src/tree-1.7.0.tgz
tar zxvf tree-1.7.0.tgz 
cd tree-1.7.0
make
cp tree /bin
给linux安装telnet命令：
Sudo yum install xinetd
yum install telnet
yum install telnet-server

 查询hdfs下的文件夹hadoop fs –ls /

 创建hdfs下的文件夹  hadoop fs -mkdir /test

 

 问题：没有找到主机路由：

 防火墙没有关的原因：
查看防火墙是否开启：sudo  service iptables status

关闭防火墙：sudo service iptables stop

删除文件系统根目录下的文件：

hadoop fs -rmr /a.txt

创建文件夹：

hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb

用tree命令查看hdfs的树结构：

查看文件的大小：

 案例：没有name ,尝试从SecondaryNameNode恢复数据

 把name干掉：rm –rf name

再把namenode的进程杀掉:

Hadoop不能运行了:

尝试恢复：SecondaryNameNode里面有的才能恢复，没有就不能恢复

更安全的做法是让edits操作日志写到多个磁盘上去 namenode的工作目录

配置文件：

查看集群的状态：

hdfs dfsadmin –report