HDFS 文件系统
- HDFS 简介
HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的简称，即 Hadoop 分布式文件系统。它起源于谷歌发表的 GFS 论文， 是该论文的开源实现，也是整个大数据的基础。
HDFS 专门为解决大数据的存储问题而产生的，具有如下特点：
可存储超大文件：HDFS 可存储 PB 级的数据
流式数据访问：一次写入，多次读取。数据集通常从数据源复制而来，每次分析都涉及该数据集的
.，它是设计运行在普通的商用硬件上，节点的故障不会影响到系统的运行。
不适用的场景：
1.低延时的数据访问：HDFS 是为高数据吞吐量而设计的，这会以提高时间延迟为代价。因此，对于低延时的访问需求不适合在 HDFS 上。
2.大量的小文件：由于 namenode 将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于 namenode 的内存容量。
3.多用户写入，随意修改文件：HDFS 中的文件只支持单个写入者，而且不支持在任意位置进行修改。
HDFS 文件块
每个磁盘有默认的数据块，这是磁盘读写的最小单位。文件系统的块大小一般为磁盘块的整数倍。磁盘块大小一般为 512 字节。
HDFS 文件系统也有块(block)的概念，默认值为 128M，也可以修改。超过块大小的文件在存储的时候会被分为多个分块(chunk)。有点需要注意：HDFS 中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间，而单一磁盘中如果文件小于块大小，那么整个磁盘块的空间都会被占用。
对文件进行分块存储有很多好处，比如：
1.文件的大小可以不受限于单个磁盘的容量；
2.文件的所有块不必存储在同一个磁盘上，可以利用集群上的任意一个磁盘进行存储；
3.将文件分块存储便于备份和容错，提高可用性。
HDFS 的文件块信息可以通过 fsck 命令查看，比如：
hdfs fsck / -files -blocks
另外，对于访问频繁的文件，其对应的块可能会被显示地缓存在内存中。
HDFS 节点
namenode
namenode 维护 HDFS 文件系统的元数据。所谓元数据，就是数据的数据。即存储在 HDFS 文件系统上的数据的基本信息，比如文件系统树及整棵树内所有的文件和目录，每个文件中各个数据块所在数据节点信息，但并不永久保存块的位置信息，因为这块可能随时变化。这部分的信息在系统启动的时候根据数据节点的信息重 建。
datanode
datanode 是 HDFS 文件系统存储具体数据的节点。它们根据 namenode 节点的调度来存储和检索文件的数据块。由于文件的元数据都存储在 namenode，如果没有 namenode，文件系统将无法工作，如果 namenode 的数据损坏，那么存储在 datanode 上的数据就作废了。
因此，对 namenode 的容错显得非常重要。
通常 来说，可以通过 NFS 或者 HA 的方式来确保 HDFS 的高可用。
HDFS HA 高可用集群
HDFS HA 概述
在完全分布式 HDFS 集群中，即使通过 namenode 备份还是无法做到及时的文件系统高可用，namenode 存在单点故障（SPOF，Single Point Of Failure）。
对于一个大型集群来说，冷启动的时间乐观情况下一般都需要半个小时以上，甚至更多。因此，Hadoop2 增加了 HDFS 的高可用 HA（High Availability）的支持。
HDFS HA 有两种方案，NFS 和 QJM。这里推荐使用 QJM
为了保障 HDFS 集群的高可用，需要实现主备(active-standby) namenode。
HDFS HA 架构下面是 HDFS HA 的架构
HDFS HA 架构图
基于 QJM 的 HDFS HA 实现
QJM，Quorum Journal Manager，也就是群里日志管理器。它是一个专用的 HDFS 实现，为提供一个高可用编辑日志而设计，应用于大多数的 HDFS 部署。QJM 包含一组日志节点（Journal Node），NameNode 每次写入的时候必须写入多数的日志节点。
典型的情况，有三个日志节点，系统能够容忍任何一个节点的失效。NameNode 就是通过一组 JournalNodes 的独立进程进行相互通信，来实现数据的同步。
当 Active 状态的 NameNode 的命名空间有任何修改时，会通知大部分的 JournalNodes 进程。Standby 状态的
NameNode 会读取 JournalNodes 中的变更信息，并且一直监控 editlog 的变化，把变化应用于自己的命名空间。
Standby 节点可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了。
HDFS 的文件容错测试
测试目的：测试 HDFS 在节点发生故障时，是否会发生数据丢失的情况。
第一步：准备一个简单的文本文件
vi hdfsha.txt
This is a test file for hdfs.replication. hdfs dfs -mkdir /user/test
第二步：上传该文件到 HDSF 文件系统[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -put hdfsha.txt /user/test/ [root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -cat /user/test/hdfsha.txt
第三步：关闭任意两个 DataNode 节点，然后读取该文件先关闭一台，测试
[root@hadoop01 ~]# hadoop-daemon.sh stop datanode [root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -cat /user/test/hdfsha.txt
关键日志信息：
WARN hdfs.DFSClient: Failed to connect to /192.168.159.206:50010 for block, add to deadNodes and continue.
INFO hdfs.DFSClient: Successfully connected to /192.168.159.208:50010
结果：成功从第三台机器获取到文件。
先关闭第二台（选上次读取成功的那台），测试[root@hadoop03 ~]# hadoop-daemon.sh stop datanode [root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -cat /user/test/hdfsha.txt
关键日志信息：
WARN hdfs.DFSClient: Failed to connect to /192.168.159.206:50010 for block, add to deadNodes and continue. WARN hdfs.DFSClient: Failed to connect to /192.168.159.208:50010 for block
INFO hdfs.DFSClient: Successfully connected to /192.168.159.207:50010
结果：成功从第二台机器获取到文件。第四步：关闭第三台
[root@hadoop02 ~]# hadoop-daemon.sh stop datanode [root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -cat /user/test/hdfsha.txt 彻底 Over，无法成功获取文件。
- HDFS 命令行基本操作
通过“hdfs -help”和“hdfs dfs -help”查看帮助
HDFS 的文件操作命令跟 Linux 的操作命令大多类似。
创建目录
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -mkdir -p /user/$USER
当前为 root 用户，因此会创建/user/root 目录。
查看刚创建的目录
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -ls /user
上传文件
[root@hadoop01 ~]# echo "Test file content" > testfile
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -put testfile /user/root/
查看刚复制到 hdfs 的 文件
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -ls /user/root/
读取文件
直接展示
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -cat /user/root/testfile
获取到本地文件系统
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -get /user/root/testfile
删除文件
删除单个文件
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -rm /user/root/testfile
删除目录
[root@hadoop01 ~]# hdfs dfs -rm -r /user/root
HDFS 与 Hadoop 命令
Hadoop 支持的文件系统包括：本地文件系统 Local FileSystem、HDFS、WebHDFS、Secure WebHDFS、
HAR、View、FTP、S3、Azure 和 Swift。
hadoop fs 面向是是一个抽象的文件系统，支持多种文件系统的实现。通过 uri 前缀来识别。
hadoop dfs 已经被弃用(deprecated)，执行的时候会被替换为 hdfs dfs 命令执行。
hdfs dfs 专门针对 HDFS 文件系统的操作。
DistCp 跨集群拷贝数据
DistCp 是 Distributed Copy 的缩写，即分布式拷贝，它是一个集群中间数据拷贝的工具。
它使用 Map/Reduce 实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为 map 任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。 由于使用了 Map/Reduce 方法，这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方。
一般格式：
hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar hdfs://nn2:8020/bar/foo
详细请参考：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-distcp/DistCp.html
HDFS 压缩与分片
HDFS 压缩
文件压缩有两大好处：
- 减少存储文件所需要的磁盘空间，节约硬件成本;
- 减少读取的时间和在网络上传输的带宽需求。
由于大数据的场景下，数据量比较大，高效率的压缩就显得更为重要。Hadoop 支持的压缩格式包括：
选则压缩方法的时候，还需要考虑压缩方法的时间效率和空间效率，也就是压缩速度的快慢与压缩的比率。注：LZO 可以通过建索引的方式来支持切分。
HDFS 分片
MapReduce 在处理数据的时候，如果数据经过了压缩，那么了解这些压缩格式是否支持切分(splitting)是很重要的。
比如，一个压缩完之后为 1G 的文件，根据 128M 的默认块大小，文件会被存储为 8 个块。如果该压缩格式支持切分，那么 MapReduce 就可以将每个数据单独作为一个分片让 map 来工作，这样就可以有 8 个 map 任务同时运行。但是如果该压缩格式不支持切分，那么单个数据块就无法让 map 支持工作，它需要将 8 个数据块都读到一起才能工作。这样有两个缺点：
8 个数据块通常存储在不同的 DataNode 节点上，读取到一起会牺牲数据的本地性，减缓处理速度;
map 任务数减少了，作业的粒度变大，整体运行的时间变长。
HDFS 文件格式
文件格式概述
HDFS 支持多种文件格式，如：Text Files、CSV Files、JSON Records、Sequence Files，Avro Files、Parquet
Files、RC Files、ORC Files 等。
文件格式根据内容的组织形式可分为两类：
1.面向行 Sequence Files，Avro Files
2.面向列 Parquet Files、RC Files、ORC Files
注：Flume 采用面向行的存储格式。
常见格式
Sequence/Map Files
Sequence 文件就是顺序文件，由文件头和随后的一条或多条记录组成。
Sequence 文件格式压缩前后的内部结构下面是采用块压缩的结构，块压缩就是一次性压缩多条记录。
采用块压缩的 Sequence 文件格式内部结构
Map Files 就是排过序的 Sequence Files，有索引，可以按键查找。
Avro
Apache Avro 是一个编程语言无关的数据序列化系统。创建它的目的是为了解决 Hadoop 中 Writable 类型缺乏语言移植性的不足。
Avro 数据文件支持压缩，并且是可切分的，这有利于 MapReduce 任务的执行。
RC/ORC Files
RC 是 Record Columnar 的缩写，是 Hadoop 中第一个面向列的文件格式，目前已经被 Hive 的 ORCFile
（Optimized Record Columnar File）及 Parquet 取代了。
Parquet
Apache Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。列式存储的优势： 类型相同，压缩率更高，占用空间就更少
Parquet 源自于 Google 发表的一篇关于 Dremel 的论文，它以扁平的列式存储格式和很小的额外开销来存储嵌套的结构，从而带来 了性能上的很大提升。
