分布式文件系统 HDFS

  • HDFS的使用
  • HDFS shell操作
  • HDFS shell操作练习
  • HDFS设计思路
  • HDFS架构
  • HDFS环境搭建


课程目标:

  • 知道什么是hdfs
  • 说出hdfs的架构
  • 能够掌握hdfs的环境搭建
  • 能够掌握hdfs shell的基本使用
  • 知道hdfs shell的优缺点

HDFS的使用

  • 启动HDFS
  • 来到$HADOOP_HOME/sbin目录下
  • 执行start-dfs.sh
[hadoop@hadoop00 sbin]$ ./start-dfs.sh
  • 可以看到 namenode和 datanode启动的日志信息
Starting namenodes on [hadoop00]
hadoop00: starting namenode, logging to /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop00.out
localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop00.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-hadoop00.out
  • 通过jps命令查看当前运行的进程
[hadoop@hadoop00 sbin]$ jps
4416 DataNode
4770 Jps
4631 SecondaryNameNode
4251 NameNode
  • 可以看到 NameNode DataNode 以及 SecondaryNameNode 说明启动成功
  • 通过可视化界面查看HDFS的运行情况
  • 通过浏览器查看 主机ip:50070端口

查看hdfs根目录下的目录 查看hdfs文件目录_big data

  • Overview界面查看整体情况

查看hdfs根目录下的目录 查看hdfs文件目录_hadoop_02

  • Datanodes界面查看datanode的情况

查看hdfs根目录下的目录 查看hdfs文件目录_big data_03

HDFS shell操作

  • 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs 的形式
  • ls
    使用方法:hadoop fs -ls
    如果是文件,则按照如下格式返回文件信息:
    文件名 <副本数> 文件大小 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID
    如果是目录,则返回它直接子文件的一个列表,就像在Unix中一样。目录返回列表的信息如下:
    目录名 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID
    示例:
    hadoop fs -ls /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 /nonexistentfile
    返回值:
    成功返回0,失败返回-1。
  • text
    使用方法:hadoop fs -text
    将源文件输出为文本格式。允许的格式是zip和TextRecordInputStream。
  • mv

使用方法:hadoop fs -mv URI [URI …]

将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径,此时目标路径必须是一个目录。不允许在不同的文件系统间移动文件。
示例:

  • hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
  • hadoop fs -mv hdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3 hdfs://host:port/dir1

返回值:

成功返回0,失败返回-1。

  • put
    使用方法:hadoop fs -put …
    从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。
  • hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile
  • hadoop fs -put localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
  • hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
  • hadoop fs -put - hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
    从标准输入中读取输入。

返回值:

成功返回0,失败返回-1。

  • rm

使用方法:hadoop fs -rm URI [URI …]

删除指定的文件。只删除非空目录和文件。请参考rmr命令了解递归删除。
示例:

  • hadoop fs -rm hdfs://host:port/file /user/hadoop/emptydir

返回值:

成功返回0,失败返回-1。

HDFS shell操作练习

  • 在centos 中创建 test.txt
touch test.txt
  • 在centos中为test.txt 添加文本内容
vi test.txt
  • 在HDFS中创建 hadoop001/test 文件夹
hadoop fs -mkdir -p /hadoop001/test
  • 把text.txt文件上传到HDFS中
hadoop fs -put test.txt /hadoop001/test/
  • 查看hdfs中 hadoop001/test/test.txt 文件内容
hadoop fs -cat /hadoop001/test/test.txt
  • 将hdfs中 hadoop001/test/test.txt文件下载到centos
hadoop fs -get /hadoop001/test/test.txt test.txt
  • 删除HDFS中 hadoop001/test/
    hadoop fs -rm -r /hadoop001

HDFS设计思路

  • 分布式文件系统的设计思路:

查看hdfs根目录下的目录 查看hdfs文件目录_big data_04

  • HDFS的设计目标
  • 适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
  • 高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上
  • HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用
  • 容易扩展,为用户提供性能不错的文件存储服务

HDFS架构

  • 1个NameNode/NN(Master) 带 DataNode/DN(Slaves) (Master-Slave结构)
  • 1个文件会被拆分成多个Block
  • NameNode(NN)
  • 负责客户端请求的响应
  • 负责元数据(文件的名称、副本系数、Block存放的DN)的管理
  • 元数据 MetaData 描述数据的数据
  • 监控DataNode健康状况 10分钟没有收到DataNode报告认为Datanode死掉了
  • DataNode(DN)
  • 存储用户的文件对应的数据块(Block)
  • 要定期向NN发送心跳信息,汇报本身及其所有的block信息,健康状况
  • 分布式集群NameNode和DataNode部署在不同机器上

查看hdfs根目录下的目录 查看hdfs文件目录_大数据_05

  • HDFS优缺点
  • 优点
  • 数据冗余 硬件容错
  • 适合存储大文件
  • 处理流式数据
  • 可构建在廉价机器上
  • 缺点
  • 低延迟的数据访问
  • 小文件存储

HDFS环境搭建

  • 下载jdk 和 hadoop 放到 ~/software目录下 然后解压到 ~/app目录下
tar -zxvf 压缩包名字 -C ~/app/
  • 配置环境变量
vi ~/.bash_profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_91
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop......
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

#保存退出后
source ~/.bash_profile
  • 进入到解压后的hadoop目录 修改配置文件
  • 配置文件作用
  • core-site.xml 指定hdfs的访问方式
  • hdfs-site.xml 指定namenode 和 datanode 的数据存储位置
  • mapred-site.xml 配置mapreduce
  • yarn-site.xml 配置yarn
  • 修改hadoop-env.sh
cd etc/hadoop
vi hadoop-env.sh
#找到下面内容添加java home
export_JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_91
  • 修改 core-site.xml 在 节点中添加
<property>
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://hadoop000:8020</value>
</property>
  • 修改hdfs-site.xml 在 configuration节点中添加
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/tmp/dfs/data</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>
  • 修改 mapred-site.xml
  • 默认没有这个 从模板文件复制
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

在mapred-site.xml 的configuration 节点中添加

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
  • 修改yarn-site.xml configuration 节点中添加
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
  • 来到hadoop的bin目录
./hadoop namenode -format (这个命令只运行一次)
  • 启动hdfs 进入到 sbin
./start-dfs.sh
  • 启动启动yarn 在sbin中

加油!

感谢!

努力!