大数据技术——Hadoop3.X入门搭建+安装调优（2.HDFS）
文章目录
- 一、HDFS概述
- 1.1 HDFS产出背景及定义
- 1.2 HDFS优缺点
- 1.3 HDFS组成架构
- 1.4 HDFS文件块大小（面试重点）
- 二、HDFS的Shell操作（开发重点）
- 2.1 基本语法
- 2.2 命令大全
- 2.3 常用命令实操
- 2.3.1 准备工作
- 2.3.2 上传
- 2.3.3 下载
- 2.3.4 HDFS直接操作
- 三、HDFS的API操作
- 3.1 客户端环境准备
- 3.2 HDFS的API案例实操
- 3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）
- 3.2.2 HDFS文件下载
- 3.2.3 HDFS文件更名和移动
- 3.2.4 HDFS删除文件和目录
- 3.2.5 HDFS文件详情查看
- 3.2.6 HDFS文件和文件夹判断
- 3.2.7 封装之后的代码
- 四、HDFS的读写流程（面试重点）
- 4.1 HDFS写数据流程
- 4.1.1 剖析文件写入
- 4.1.2 网络拓扑-节点距离计算
- 4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）
- 4.2 HDFS读数据流程
- 五、NameNode和SecondaryNameNode
- 5.1 NN和2NN工作机制
- 5.2 Fsimage和Edits解析
- 5.3 CheckPoint时间设置
- 六、DataNode
- 6.1 DataNode工作机制
- 6.2 数据完整性
- 6.3 掉线时限参数设置
一、HDFS概述
1.1 HDFS产出背景及定义
1 ）HDFS 产生背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。
2 ）HDFS 定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。
HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。
1.2 HDFS优缺点
HDFS优点
1）高容错性
➢ 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
➢ 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
2）适合处理大数据
➢ 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；
➢ 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
3）可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
HDFS缺点
1）不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
2）无法高效的对大量小文件进行存储。
➢ 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和
块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
➢ 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
3）不支持并发写入、文件随机修改。
➢ 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；
➢ 仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。
1.3 HDFS组成架构
1）NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。
（1）管理HDFS的名称空间；
（2）配置副本策略；
（3）管理数据块（Block）映射信息；
（4）处理客户端读写请求。
2）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
（1）存储实际的数据块；
（2）执行数据块的读/写操作。
3）Client：就是客户端。
（1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
（2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；
（3）与DataNode交互，读取或者写入数据；
（4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
（5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；
4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替NameNode并提供服务。
（1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；
（2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
1.4 HDFS文件块大小（面试重点）
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/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。
思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；
（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
二、HDFS的Shell操作（开发重点）
2.1 基本语法
hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令
两个是完全相同的。
2.2 命令大全
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs[-appendToFile <localsrc> ... <dst>][-cat [-ignoreCrc] <src> ...][-chgrp [-R] GROUP PATH...][-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...][-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...][-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-count [-q] <path> ...][-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>][-df [-h] [<path> ...]][-du [-s] [-h] <path> ...][-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-getmerge [-nl] <src> <localdst>][-help [cmd ...]][-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]][-mkdir [-p] <path> ...][-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>][-moveToLocal <src> <localdst>][-mv <src> ... <dst>][-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...][-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
<acl_spec> <path>]][-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...][-stat [format] <path> ...][-tail [-f] <file>][-test -[defsz] <path>][-text [-ignoreCrc] <src> ...]
2.3 常用命令实操
2.3.1 准备工作
1）启动 Hadoop 集群（方便后续的测试）
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[xusheng@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
2）-help：输出这个命令参数
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm
3）创建/sanguo 文件夹
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo
2.3.2 上传
1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到 HDFS
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
输入：
shuguo
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo
2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到 HDFS 路径去
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
输入：
weiguo
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo
3）-put：等同于 copyFromLocal，生产环境更习惯用 put
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
输入：
wuguo
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
输入：
liubei
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
2.3.3 下载
1）-copyToLocal：从 HDFS 拷贝到本地
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./
2）-get：等同于 copyToLocal，生产环境更习惯用 get
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
2.3.4 HDFS直接操作
1）-ls: 显示目录信息
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
2）-cat：显示文件内容
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux 文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chown xusheng:xusheng /sanguo/shuguo.txt
4）-mkdir：创建路径
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
5）-cp：从 HDFS 的一个路径拷贝到 HDFS 的另一个路径
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
6）-mv：在 HDFS 目录中移动文件
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
7）-tail：显示一个文件的末尾 1kb 的数据
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
8）-rm：删除文件或文件夹
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
10）-du 统计文件夹的大小信息
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
27 81 /jinguo
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo
14 42 /jinguo/shuguo.txt
7 21 /jinguo/weiguo.txt
6 18 /jinguo/wuguo.tx
11）-setrep：设置 HDFS 中文件的副本数量
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
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。因为目前只有 3 台设备，最多也就 3 个副本，只有节点数的增加到 10台时，副本数才能达到 10。
三、HDFS的API操作
3.1 客户端环境准备
1）找到资料包路径下的 Windows 依赖文件夹，拷贝 hadoop-3.1.0 到非中文路径（比如 d:\）。
链接：https://pan.baidu.com/s/1PqNnlBNCTW1h7HuyxT4hYw
提取码：9oz7
2 ） 配置 HADOOP_HOME 环境 变量
3 ） 配置 Path 环境 变量。
注意： 如果环境变量不起作用，可以 重启电脑
验证 Hadoop 环境变量是否正常。双击 winutils.exe，如果报如下错误。说明缺少微软运行库（正版系统往往有这个问题）。再资料包里面有对应的微软运行库安装包双击安装即可。
4 ）在 在 IDEA 中 创建一个 Maven 工程 HdfsClientDemo ，并 导入相应的依赖 坐标+日志添加
<dependencies><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>3.1.3</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId><version>1.7.30</version></dependency>
</dependencies>
在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
5 ） 创建包名： ：com.xusheng.hdfs
6 ） 创建 HdfsClient 类
3.2 HDFS的API案例实操
3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）
1 ）编写源代码
@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException,InterruptedException, URISyntaxException {// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("dfs.replication", "2");FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 上传文件fs.copyFromLocalFile(new Path("d:/sunwukong.txt"), newPath("/xiyou/huaguoshan"));// 3 关闭资源fs.close();
｝
2 ）将 将 hdfs-site.xml 拷贝到项目的 resources 资源 目录下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>
</configuration>
3 ） 参数 优先级
参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath 下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml） >（4）服务器的默认配置（xxx-default.xml）
3.2.2 HDFS文件下载
@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException,InterruptedException, URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 执行下载操作// boolean delSrc 指是否将原文件删除// Path src 指要下载的文件路径// Path dst 指将文件下载到的路径// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验fs.copyToLocalFile(false, newPath("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("d:/sunwukong2.txt"),true);// 3 关闭资源fs.close();
}
**注意：**如果执行上面代码，下载不了文件，有可能是你电脑的微软支持的运行库少，需要安装一下微软运行库。
3.2.3 HDFS文件更名和移动
@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException,URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 修改文件名称fs.rename(new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), newPath("/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt"));// 3 关闭资源fs.close();
}
3.2.4 HDFS删除文件和目录
@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException,URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 执行删除fs.delete(new Path("/xiyou"), true);// 3 关闭资源fs.close();
}
3.2.5 HDFS文件详情查看
查看文件名称、权限、长度、块信息
@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException,URISyntaxException {// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 获取文件详情RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"),true);while (listFiles.hasNext()) {LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();System.out.println("========" + fileStatus.getPath() + "=========");System.out.println(fileStatus.getPermission());System.out.println(fileStatus.getOwner());System.out.println(fileStatus.getGroup());System.out.println(fileStatus.getLen());System.out.println(fileStatus.getModificationTime());System.out.println(fileStatus.getReplication());System.out.println(fileStatus.getBlockSize());System.out.println(fileStatus.getPath().getName());// 获取块信息BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));}// 3 关闭资源fs.close();
}
3.2.6 HDFS文件和文件夹判断
@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException,URISyntaxException{// 1 获取文件配置信息Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"),configuration, "xusheng");// 2 判断是文件还是文件夹FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));for (FileStatus fileStatus : listStatus) {// 如果是文件if (fileStatus.isFile()) {System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());}else {System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());}}// 3 关闭资源fs.close();
}
3.2.7 封装之后的代码
package com.xusheng.hdfs;import org.junit.Test;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.yarn.webapp.hamlet2.Hamlet;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.Arrays;/*** 客户端代码常用套路* 1.获取一个客户端对象* 2.执行相关的操作命令* 3.关闭资源* HDFS zookeeper*/
public class HdfsClient {private FileSystem fs;@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {// 连接的集群nn地址URI uri = new URI("hdfs://hadoop102:8020");// 创建一个配置文件Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("dfs.replication", "2");// 用户String user = "xusheng";//1.获取一个客户端对象fs = FileSystem.get(uri,configuration,user);}@Afterpublic void close() throws IOException {//3.关闭资源fs.close();}@Testpublic void testmkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {//2 创建一个文件夹fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));}// 上传/*** 参数优先级* hdfs-default.xml => hdfs-site.xml=> 在项目资源目录下的配置文件 =》代码里面的配置** @throws IOException*/@Testpublic void testPut() throws IOException {// 参数解读：参数一：表示删除原数据；// 参数二：是否允许覆盖；// 参数三：原数据路径； 参数四：目的地路径fs.copyFromLocalFile(false,true,new Path("D:\\sunwukong.txt"),new Path("hdfs://hadoop102/xiyou/huaguoshan"));}@Testpublic void testPut2() throws IOException {FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/input"));fos.write("hello world".getBytes());}// 文件下载@Testpublic void testGet() throws IOException {// 参数的解读：参数一：原文件是否删除；参数二：原文件路径HDFS； 参数三：目标地址路径Win ; 参数四：fs.copyToLocalFile(true, new Path("hdfs://hadoop102/xiyou/huaguoshan/"), new Path("D:\\"), true);//fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://hadoop102/a.txt"), new Path("D:\\"), false);}// 删除@Testpublic void testRm() throws IOException {// 参数解读：参数1：要删除的路径； 参数2 ： 是否递归删除// 删除文件//fs.delete(new Path("/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz"),false);// 删除空目录//fs.delete(new Path("/xiyou"), false);// 删除非空目录fs.delete(new Path("jinguo"),true);}// 文件的更名和移动@Testpublic void testmv() throws IOException {// 参数解读：参数1 ：原文件路径； 参数2 ：目标文件路径// 对文件名称的修改//fs.rename(new Path("/input/word.txt"), new Path("/input/ss.txt"));// 文件的移动和更名//fs.rename(new Path("/input/ss.txt"),new Path("/cls.txt"));// 目录更名fs.rename(new Path("/input"), new Path("/output"));}// 获取文件详细信息@Testpublic void fileDetail() throws IOException {// 获取所有文件信息RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);// 遍历文件while (listFiles.hasNext()) {LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();System.out.println("==========" + fileStatus.getPath() + "=========");System.out.println(fileStatus.getPermission());System.out.println(fileStatus.getOwner());System.out.println(fileStatus.getGroup());System.out.println(fileStatus.getLen());System.out.println(fileStatus.getModificationTime());System.out.println(fileStatus.getReplication());System.out.println(fileStatus.getBlockSize());System.out.println(fileStatus.getPath().getName());// 获取块信息BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));}}// 判断是文件夹还是文件@Testpublic void testFile() throws IOException {FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));for (FileStatus status : listStatus) {if (status.isFile()) {System.out.println("文件：" + status.getPath().getName());} else {System.out.println("目录：" + status.getPath().getName());}}}}四、HDFS的读写流程（面试重点）
4.1 HDFS写数据流程
4.1.1 剖析文件写入
HDFS的写数据流程
（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存在，父目录是否存在。
（2）NameNode 返回是否可以上传。
（3）客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。
（4）NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。
（5）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。
（6）dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。
（7）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会放入一个应答队列等待应答。
（8）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）。
4.1.2 网络拓扑-节点距离计算
在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
Distance(/d1/r1/n0,/d1/r1/n0)=0（同一节点上的进程）
Distance(/d1/r2/n0,/d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点）
Distance(/d1/r1/n1,/d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）
Distance(/d1/r2/n1,/d2/r4/n1)=6（不同数据中心的节点）
例如，假设有数据中心 d1 机架 r1 中的节点 n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。
大家算一算每两个节点之间的距离。
4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）
1 ）机架感知说明
（1）官方说明
链接: http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication.
For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s
placement policy is to put one replica on the local machine if the writer
is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a
node in a different (remote) rack, and the last on a different node in
the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which
generally improves write performance. The chance of rack failure is far
less than that of node failure; this policy does not impact data
reliability and availability guarantees. However, it does reduce the
aggregate network bandwidth used when reading data since a block is
placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the
replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third
of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and
the other third are evenly distributed across the remaining racks. This
policy improves write performance without compromising data reliability
or read performance.
（2）源码说明
Crtl + n 查找 BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找 chooseTargetInOrder 方法。
2 ）Hadoop3.1.3 副本节点选择
4.2 HDFS读数据流程
（1）客户端通过 DistributedFileSystem 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。
五、NameNode和SecondaryNameNode
5.1 NN和2NN工作机制
思考：NameNode 中的元数据是存储在哪里的？
首先，我们做个假设，如果存储在 NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。
这样又会带来新的问题，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，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode 节点断电，就会产生数据丢失。因此，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。
但是，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。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于 FsImage 和 Edits 的合并。
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。
（3）NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。
（4）NameNode 在内存中对元数据进行增删改。
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是否检查结果。
（2）Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
（3）NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
（5）Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
（6）生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
（7）拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
（8）NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。
5.2 Fsimage和Edits解析
Fsimage和Edits概念
NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件
fsimage_0000000000000000000
fsimage_0000000000000000000.md5
seen_txid
VERSION
（1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。
（2）Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
（3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
（4）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，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。
1 ）oiv 查看 Fsimage 文件
（1）查看 oiv 和 oev 命令
[xusheng@hadoop102 current]$ hdfs
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev apply the offline edits viewer to an edits file
（2）基本语法
hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径
（3）案例实操
[xusheng@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
[xusheng@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
[xusheng@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
将显示的 xml 文件内容拷贝到 Idea 中创建的 xml 文件中，并格式化。部分显示结果如下。
<inode><id>16386</id><type>DIRECTORY</type><name>user</name><mtime>1512722284477</mtime><permission>xusheng:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16387</id><type>DIRECTORY</type><name>xusheng</name><mtime>1512790549080</mtime><permission>xusheng:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16389</id><type>FILE</type><name>wc.input</name><replication>3</replication><mtime>1512722322219</mtime><atime>1512722321610</atime><perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize><permission>xusheng:supergroup:rw-r--r--</permission><blocks><block><id>1073741825</id><genstamp>1001</genstamp><numBytes>59</numBytes></block></blocks>
</inode >
思考：可以看出，Fsimage 中没有记录块所对应 DataNode，为什么？
在集群启动后，要求 DataNode 上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。
2 ）oev 查看 Edits 文件
（1）基本语法
hdfs oev -p 文件类型 -i 编辑日志 -o 转换后文件输出路径
（2）案例实操
[xusheng@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
[xusheng@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
将显示的 xml 文件内容拷贝到 Idea 中创建的 xml 文件中，并格式化。显示结果如下。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS><EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION><RECORD><OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE><DATA><TXID>129</TXID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD</OPCODE><DATA><TXID>130</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>16407</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943607866</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>true</OVERWRITE><PERMISSION_STATUS><USERNAME>xusheng</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS><RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>0</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE><DATA><TXID>131</TXID><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE><DATA><TXID>132</TXID><GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE><DATA><TXID>133</TXID><PATH>/hello7.txt</PATH><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>0</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE><DATA><TXID>134</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>0</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943608761</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME></CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>false</OVERWRITE><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>25</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><PERMISSION_STATUS><USERNAME>xusheng</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS></DATA></RECORD>
</EDITS >
思考：NameNode 如何确定下次开机启动的时候合并哪些 Edits？
5.3 CheckPoint时间设置
1 ） 通常 情况下，SecondaryNameNode 每隔 一小时执行一次 。
[hdfs-default.xml]
<property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600s</value>
</property>
2） 一分钟 检查一次操作次数，当操作次数达到 1 百万 时，SecondaryNameNode 执行 一次。
<property><name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name><value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>
<property><name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name><value>60s</value>
<description> 1 分钟检查一次操作次数</description>
</property>
六、DataNode
6.1 DataNode工作机制
（1）一个数据块在 DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
（2）DataNode启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6 小时）的向 NameNode 上报所有的块信息。
DN 向 NN 汇报当前解读信息的时间间隔，默认 6 小时；
<property><name>dfs.blockreport.intervalMsec</name><value>21600000</value><description>Determines block reporting interval in
milliseconds.</description>
</property>
DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认 6 小时
<property><name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name><value>21600s</value><description>Interval in seconds for Datanode to scan data
directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk.Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described in dfs.heartbeat.interval.</description>
</property>
（3）心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode
的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
6.2 数据完整性
思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理 DataNode 节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？
如下是 DataNode 节点保证数据完整性的方法。
（1）当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。
（2）如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。
（3）Client 读取其他 DataNode 上的 Block。
（4）常见的校验算法 crc（32），md5（128），sha1（160）
（5）DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。
6.3 掉线时限参数设置
DataNode掉线时限参数设置
1、DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信
2、NameNode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间
暂称作超时时长。
3、HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。
4、如果定义超时时间为TimeOut，则超时时长的计算公式为：
TimeOut = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 *
dfs.heartbeat.interval。
而默认的dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是 hdfs-site.xml 配置文件中的 heartbeat.recheck.interval 的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval 的单位为秒。
<property><name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name><value>300000</value>
</property>
<property><name>dfs.heartbeat.interval</name><value>3</value>
</property>
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