1.1、HDFS 的工作概述 

1、HDFS 集群分为两大主要角色：namenode、datanode (secondarynamenode 和 client)

2、namenode 负责管理整个文件系统的元数据，并且负责响应客户端的请求

3、datanode 负责管理用户的文件数据块，并且通过心跳机制汇报给 namenode

4、文件会按照固定的大小(dfs.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 申请来进行的

1.2、HDFS 写数据流程 

1.2.1、概述 

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 

1.2.2、粗略步骤

1、 client 发出写数据的请求

2、 namenode 响应请求，然后做一系列校验，如果能上传该数据，则返回该文件的所有切块对应被存放的 datanodes 列表。

  • blk-001:hadoop02 hadoop03
  • blk-002:hadoop03 hadoop04

3、 client 拿到 datanode 列表之后，开始传数据

4、 首先传第一块 blk-001，datanode 列表就是 hadoop02,hadoop03, client 就把 blk-001 传到 hadoop02 上再从hadoop02传送给hadoop03.

5、 ……… 用传第一个数据块同样的方式传其他的数据块

6、 当所有的数据块都传完之后，client 会给 namenode 返回一个状态信息，表示数据已全部写入成功，或者是失败的信息

7、 namenode 接收到 client 返回的状态信息来判断当次写入数据的请求是否成功，如果成功，就需要更新元数据信息 

hdfs得账户 hdfs用户机制_hdfs得账户

1.2.3、详细步骤文字说明 

1、使用 HDFS 提供的客户端 Client，向远程的 namenode 发起 RPC 请求

2、namenode 会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；

3、当客户端开始写入文件的时候，客户端会将文件切分成多个 packets，并在内部以数据队列“data queue（数据队列）”的形式管理这些 packets，并向 namenode 申请 blocks，获取用来存储 replicas 的合适的 datanode 列表，列表的大小根据 namenode 中 replication 的设定而定；

4、开始以 pipeline（管道）的形式将 packet 写入所有的 replicas 中。客户端把 packet 以流的 方式写入第一个 datanode，该 datanode 把该 packet 存储之后，再将其传递给在此 pipeline 中的下一个 datanode，直到最后一个 datanode，这种写数据的方式呈流水线的形式。（同时每个块以packet形式传输(组建packet queue),每个packet有64k的大小,同时再传输512k后就会进行1次校验）

5、最后一个 datanode 成功存储之后会返回一个 ack packet（确认队列），在 pipeline 里传递 至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到 datanode 返回的 ack packet 后会从"data queue"移除相应的 packet。

6、如果传输过程中，有某个 datanode 出现了故障，那么当前的 pipeline 会被关闭，出现故 障的 datanode 会从当前的 pipeline 中移除，剩余的 block 会继续剩下的 datanode 中继续 以 pipeline 的形式传输，同时 namenode 会分配一个新的 datanode，保持 replicas 设定的 数量。

7、客户端完成数据的写入后，会对数据流调用 close()方法，关闭数据流；

8、只要写入了 dfs.replication.min（最小写入成功的副本数）的复本数（默认为 1），写操作 就会成功，并且这个块可以在集群中异步复制，直到达到其目标复本数（dfs.replication 的默认值为 3），因为 namenode 已经知道文件由哪些块组成，所以它在返回成功前只需要等待数据块进行最小量的复制。 

1.3、HDFS 读数据流程 

1.3.1、概述 

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 。

hdfs得账户 hdfs用户机制_客户端_02

1.3.2、详细文字说明 

1、使用 HDFS 提供的客户端 Client，向远程的 namenode 发起 RPC 请求；

2、namenode 会视情况返回文件的全部 block 列表，对于每个 block，namenode 都会返回有 该 block 拷贝的 datanode 地址；

3、客户端Client会选取离客户端最近的datanode来读取block；如果客户端本身就是datanode， 那么将从本地直接获取数据；

4、读取完当前 block 的数据后，关闭当前的 datanode 链接，并为读取下一个 block 寻找最 佳的 datanode；

5、当读完列表 block 后，且文件读取还没有结束，客户端会继续向 namenode 获取下一批的 block 列表；

6、读取完一个 block 都会进行 checksum 验证，如果读取 datanode 时出现错误，客户端会 通知 namenode，然后再从下一个拥有该 block 拷贝的 datanode 继续读。

1.4、NameNode的工作机制

1.4.1、NameNode的工作：

  • 1、负责客户端请求（读写数据请求）的响应
  • 2、维护目录树结构（元数据的管理：查询，修改）
  • 3、配置和应用副本存放策略
  • 4、管理集群数据块负载均衡问题

1.4.2、NameNode 元数据管理 

预写日志系统：WAL(Write ahead Log)：使用了 WAL，程序就可以检查 log 文件， 并对突然掉电时计划执行的操作内容跟实际上执行的操作内容进行比较。在这个比较的基础 上，程序就可以决定是撤销已做的操作还是继续完成已做的操作，或者是保持原样。 

内存元数据metadata：（全部存在内存中,完整元数据） 

磁盘元数据：准完整元数据（没有block所在的datanode信息），目录：cd name/current/ 

  ----镜像文件： fsimage_xxx

        ----没间隔1小时将之前的历史操作日志合并，生产镜像文件

        -----hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000348 -p XML -o fsimage.xml  #生成xml文件

        ---- cat fsimage.xml  #读取fsimage

  ----历史日志文件：edits_xxx

       ----默认每间隔1小时创建一次日志文件记录操作

       ----hdfs oev -i edits_0000000000000000517-0000000000000000518 -o edits.xml  #生成xml文件

       ----cat edits.xml    #读取edits

  ----预写日志文件： edits_inprogress_xxx

metadata = 最新 fsimage_0000000000000000555 + edits_inprogress_0000000000000000556

metadata = 所有的 edits 之和（edits_001_002 + …… + edits_444_555 + edits_inprogress_556

  ----VERSION（存放 hdfs 集群的版本信息）文件解析： 

  • #Sun Jan 06 20:12:30 CST 2017  ## 集群启动时间
  • namespaceID=844434736  ## 文件系统唯一标识符
  • clusterID=CID-5b7b7321-e43f-456e-bf41-18e77c5e5a40   ## 集群唯一标识符
  • cTime=0   ## fsimage 创建的时间，初始为 0，随 layoutVersion 更新 s
  • torageType=NAME_NODE   ##节点类型
  • blockpoolID=BP-265332847-192.168.123.202-1483581570658  ## 数据块池 ID，可以有多个
  • layoutVersion=-60   ## hdfs 持久化数据结构的版本号 

1.4.3、NameNode 元数据存储机制 

A、内存中有一份完整的元数据(内存 metadata)

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）

PS：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 metadata 中

1.4.4、元数据的 CheckPoint 

每隔一段时间（默认时间3600秒），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，并加载到内存进行合并(merge)。这个过程称为 checkpoint

1.4.5、CheckPoint 触发配置 

  • dfs.namenode.checkpoint.check.period=60  ##检查触发条件是否满足的频率，60 秒
  • dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary  ##以上两个参数做 checkpoint 操作时，secondary namenode 的本地工作目录 ，配置从Active namenode 下载的镜像文件临时存放的节点。
  • dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir} ##配置从Active namenode下载的编辑日志临时存放的节点
  • dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3  ##最大重试次数
  • dfs.namenode.checkpoint.period=3600   ##两次 checkpoint 之间的时间间隔 3600秒
  • dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000  ##两次 checkpoint 之间最大的操作记录

1.4.6、、CheckPoint 附带作用 

Namenode 和 SecondaryNamenode 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SecondaryNamenode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 

1.5、DataNode 工作机制 

1.5.1、Datanode 的工作

  • 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）

1.5.2、Datanode对冗余块的自动删除时长

vim hdfs-site.xml   #(cd /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop目录下)

<property>
     <!—HDFS 集群数据冗余块的自动删除时长，单位 ms，默认一个小时 -->                            
    <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>  
    <value>3600000</value>  
    <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description> 
</property>

1.5.3、Datanode 掉线判断时限参数

超时时长的计算公式为： timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval 

vim hdfs-site.xml   #(cd /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop目录下)

<property>
         <name>heartbeat.recheck.interval</name>
         <value>300000</value> 
</property> 
<property>         
        <name>dfs.heartbeat.interval</name>         
        <value>3</value> 
</property>

1.5.4、观察验证 DATANODE 功能 

上传一个文件，观察文件的 block 具体的物理存放情况：

每台机器的文件的切块信息(块中内容一般不能修改，在块的前面添加内容会报错，在块的尾部添加内容不会被读取)：

cd /home/hadoop/hadoopdata/data/current/BP-2040426095-192.168.2.101-1571530000545/current/finalized/subdir0/subdir0/

1.6、SecondaryNamenode 工作机制 

SecondaryNamenode 的作用就是分担 namenode 的合并元数据的压力。所以在配置 SecondaryNamenode 的工作节点时，一定不要和 namenode 处于同一节点。但事实上， 只有在普通的伪分布式集群和分布式集群中才有会 SecondaryNamenode 这个角色，在 高可用 或 联邦 集群中都不再出现该角色。在 高可用 和联邦集群中，都是有 standby namenode 承担 。

每隔一段时间（默认时间3600秒），由 secondary namenode 将 namenode 上积累的所有 edits 和一个最新的 fsimage 下载到本地，并加载到内存进行合并(merge)。这个过程称为 checkpoint。