NameNode与DataNode的工作原理剖析

　　　　　　　　　　　　　　　　NameNode与DataNode的工作原理剖析

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

一.HDFS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DataNode1、DataNode2、DataNode3。5>.客户端通过FSDataOutputStream模块请求DataNode1上传数据，DataNode1收到请求会继续调用DataNode2，然后DataNode2调用DataNode3，将这个通信管道建立完成。6>.DataNode1、DataNode2、DataNode3逐级应答客户端。7>.客户端开始往DataNode1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，DataNode1收到一个Packet就会传给DataNode2，DataNode2传给DataNode3；DataNode1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）。
问第一个问题：请详细说明上面的第5步，DFSOutputStream是基于什么为单位上传数据的呢？DFSOutputStream会将文件分割成packets数据包，然后将这些packets写到其内部的一个叫做data queue(数据队列)。data queue会向NameNode节点请求适合存储数据副本的DataNode节点的列表，然后这些DataNode之前生成一个Pipeline数据流管道，我们假设副本集参数被设置为3，那么这个数据流管道中就有三个DataNode节点。 问第二个问题： 在写数据的过程中，如果Pipeline数据流管道中的一个DataNode节点写失败了会发生什问题、需要做哪些内部处理呢？首先，Pipeline数据流管道会被关闭，ack queue中的packets会被添加到data queue的前面以确保不会发生packets数据包的丢失； 接着，在正常的DataNode节点上的以保存好的block的ID版本会升级——这样发生故障的DataNode节点上的block数据会在节点恢复正常后被删除，失效节点也会被从Pipeline中删除； 最后，剩下的数据会被写入到Pipeline数据流管道中的其他两个节点中。 如果Pipeline中的多个节点在写数据是发生失败，那么只要写成功的block的数量达到dfs.replication.min(默认为1，Hadoop2.9.2版本已经将其更名为dfs.namenode.replication.min)，那么就任务是写成功的，然后NameNode后通过一步的方式将block复制到其他节点，最后事数据副本达到dfs.replication参数配置的个数。

整个写流程如下： 第一步：客户端调用DistributedFileSystem的create()方法，开始创建新文件：DistributedFileSystem创建DFSOutputStream，产生一个RPC调用，让NameNode在文件系统的命名空间中创建这一新文件； 第二步：NameNode接收到用户的写文件的RPC请求后，首先要执行各种检查，如客户是否有相关的创佳权限和该文件是否已存在等，检查都通过后才会创建一个新文件，并将操作记录到编辑日志，然后DistributedFileSystem会将DFSOutputStream对象包装在FSDataOutStream实例中，返回客户端；否则文件创建失败并且给客户端抛IOException。 第三步：客户端开始写文件：DFSOutputStream会将文件分割成packets数据包，然后将这些packets写到其内部的一个叫做data queue(数据队列)。data queue会向NameNode节点请求适合存储数据副本的DataNode节点的列表，然后这些DataNode之前生成一个Pipeline数据流管道，我们假设副本集参数被设置为3，那么这个数据流管道中就有三个DataNode节点。 第四步:首先DFSOutputStream会将packets向Pipeline数据流管道中的第一个DataNode节点写数据，第一个DataNode接收packets然后把packets写向Pipeline中的第二个节点，同理，第二个节点保存接收到的数据然后将数据写向Pipeline中的第三个DataNode节点。 第五步：DFSOutputStream内部同样维护另外一个内部的写数据确认队列——ack queue。当Pipeline中的第三个DataNode节点将packets成功保存后，该节点回向第二个DataNode返回一个确认数据写成功的信息，第二个DataNode接收到该确认信息后在当前节点数据写成功后也会向Pipeline中第一个DataNode节点发送一个确认数据写成功的信息，然后第一个节点在收到该信息后如果该节点的数据也写成功后，会将packets从ack queue中将数据删除。 在写数据的过程中，如果Pipeline数据流管道中的一个DataNode节点写失败了会发生什问题、需要做哪些内部处理呢？如果这种情况发生，那么就会执行一些操作： 首先，Pipeline数据流管道会被关闭，ack queue中的packets会被添加到data queue的最前面以确保不会发生packets数据包的丢失； 接着，在正常的DataNode节点上的以保存好的block的ID版本会升级——这样发生故障的DataNode节点上的block数据会在节点恢复正常后被删除，失效节点也会被从Pipeline中删除； 最后，剩下的数据会被写入到Pipeline数据流管道中的其他两个节点中。 如果Pipeline中的多个节点在写数据是发生失败，那么只要写成功的block的数量达到dfs.replication.min(默认为1)，那么就任务是写成功的，然后NameNode后通过一步的方式将block复制到其他节点，最后使数据副本达到dfs.replication参数配置的个数。 因此，我们不得不怀疑该机制是否会导致一定的数据重复呢？第六步：完成写操作后，客户端调用close()关闭写操作，刷新数据； 第七步：在数据刷新完后NameNode后关闭写操作流。到此，整个写操作完成。      参考链接：https://flyingdutchman.iteye.com/blog/1900536

Client是如何向Hadoop的HDFS中写数据的详解版本(烧脑版的解释，推荐大数据开发工程师阅读，大数据运维了解即可！)

　　上面我们说到的dfs.replication.min属性官方已经被更名为dfs.namenode.replication.min，因此我们直接去官方文档查阅dfs.replication.min肯能会查不到，更多参数变更请参考官方说明：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/DeprecatedProperties.html（不推荐使用的属性下表列出了此版本的Hadoop中不推荐使用的配置属性名称及其替换。）

二.机架感知

　对于常见情况，当复制因子为3时，HDFS的放置策略是将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个放在本地机架中的另一个节点上，最后一个放在不同机架中的另一个节点上。副本节点的选择大致为：　　　　1>.第一个副本在Client所处的节点上，如果客户端在集群外，随机选一个；　　2>.第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点；
　　3>.第三个部分位于不同几家，随机节点；感兴趣的小伙伴可以参考官方文档：参考一：http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication　　　　参考二：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html

三.HDFS读数据流程

1>.客户端通过Distributed FileSystem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。

四.DataNode工作原理

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（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。

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。

五.数据完整性

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>.datanode在其文件创建后周期验证checksum；

六.掉线时限参数设置

　　datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，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。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。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"heartbeat.recheck.interval"的单位为毫秒，"dfs.heartbeat.interval"的单位为秒。

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>/data/hadoop/hdfs/dfs/name</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name><value>300000</value></property><property><name> dfs.heartbeat.interval </name><value>3</value></property>
</configuration><!--
hdfs-site.xml 配置文件的作用：#HDFS的相关设定，如文件副本的个数、块大小及是否使用强制权限等，此中的参数定义会覆盖hdfs-default.xml文件中的默认配置.dfs.namenode.checkpoint.period 参数的作用：#两个定期检查点之间的秒数,默认是3600，即1小时。dfs.namenode.name.dir 参数的作用：#指定namenode的工作目录，默认是file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,namenode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性。建议配置的多目录用不同磁盘挂在，这样可以提升IO性能！

dfs.replication 参数的作用：#为了数据可用性及冗余的目的，HDFS会在多个节点上保存同一个数据块的多个副本，其默认为3个。而只有一个节点的伪分布式环境中其仅用
保存一个副本即可，这可以通过dfs.replication属性进行定义。它是一个软件级备份。dfs.heartbeat.interval  参数的作用：#设置心跳检测时间dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval和dfs.heartbeat.interval  参数的作用：#设置HDFS中NameNode和DataNode的超时时间，计算公式为:timeout  = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。-->[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml

七.DataNode的目录结构

　　和NameNode不同的是，DataNode的存储目录是初始阶段自动创建的，不需要额外格式化。

1>.查看DataNode目录下对应的版本号（"${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/current/VERSION"）

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# ll /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/
total 8
drwx------. 4 root root 4096 Apr 12 18:44 BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805
-rw-r--r--. 1 root root  229 Apr 12 18:44 VERSION
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# ll /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
storageID=DS-e181274d-eace-44c1-b001-ac26fbfa3f8c　　　　　　　#存储id号
clusterID=CID-e7603940-eaba-4ce6-9ecd-3a449027b432　　　　　　 #集群id，全局唯一
cTime=0　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#标记了datanode存储系统的创建时间，对于刚刚格式化的存储系统，这个属性为0；但是在文件系统升级之后，改值会更新到新的时间戳。　　　　　　　　　
datanodeUuid=a7c28347-2816-47ee-a3f9-153d11e162bf　　　　　　  #datanode的唯一标识码
storageType=DATA_NODE　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#存储类型
layoutVersion=-57　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#一般情况下是一个负数，通常只有HDFS增加新特性时才会更新这个版本号。
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
storageID=DS-e181274d-eace-44c1-b001-ac26fbfa3f8c
clusterID=CID-e7603940-eaba-4ce6-9ecd-3a449027b432
cTime=0
datanodeUuid=a7c28347-2816-47ee-a3f9-153d11e162bf
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/VERSION

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
storageID=DS-e181274d-eace-44c1-b001-ac26fbfa3f8c
clusterID=CID-e7603940-eaba-4ce6-9ecd-3a449027b432
cTime=0
datanodeUuid=a7c28347-2816-47ee-a3f9-153d11e162bf
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/VERSION

2>.查看DataNode目录下对应数据块的版本号（"${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/current/BP-*/current/VERSION"）

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
namespaceID=1161472027　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#是datanode首次访问namenode的时候从namenode处获取的storageID对每个datanode来说是唯一的（但对于单个datanode中所有存储目录来说则是相同的），namenode可以用这个属性来区分不同datanode。
cTime=1555064443805　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #标记了datanode存储系统的创建时间，对于刚刚格式化的存储系统，这个属性为0；但是在文件系统升级之后，该值会更新到新的时间戳。
blockpoolID=BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805　　　 #标识一个block pool，并且是跨集群的全局唯一。当一个新的NameSpace被创建的时候（format过程的一部分）会创建并持久化一个唯一ID，在创建过程构建全局唯一的BlockPoolID此人为的配置更可靠一些。NameNode将BlockPoolID持久化到磁盘中，在后续的启动过程中，会再次load并使用。
layoutVersion=-57　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#改值是一个负整数。通常只有HDFS增加新特性时才会更新这个版本号。
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
namespaceID=1161472027
cTime=1555064443805
blockpoolID=BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805
layoutVersion=-57
[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]#
[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805/current/VERSION

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805/current/VERSION
#Fri Apr 12 18:44:23 CST 2019
namespaceID=1161472027
cTime=1555064443805
blockpoolID=BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805
layoutVersion=-57
[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data/current/BP-883662044-172.30.1.101-1555064443805/current/VERSION

八.DataNode多目录配置（我们在主节点做了任何修改后，最好同步到整个集群中去，否则可能会导致部分节点启动失败！）

　　DataNode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本！切记，DataNode的多目录配置和NameNode的多目录配置效果是不一样的！ NameNode配置多目录是为了把元数据存储多份，达到配置备份的目的。

　　关于已经有数据的HDFS集群中，配置案例如下：

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://node101.yinzhengjie.org.cn:8020</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/data/hadoop/hdfs</value></property>
</configuration><!--core-site.xml配置文件的作用：用于定义系统级别的参数，如HDFS URL、Hadoop的临时目录以及用于rack-aware集群中的配置文件的配置等，此中的参数定义会覆盖core-default.xml文件中的默认配置。fs.defaultFS 参数的作用：#声明namenode的地址，相当于声明hdfs文件系统。hadoop.tmp.dir 参数的作用：#声明hadoop工作目录的地址。-->[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/core-site.xml

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/namenode1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/namenode2,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/namenode3</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name><value>300000</value></property><property><name> dfs.heartbeat.interval </name><value>3</value></property>
</configuration><!--
hdfs-site.xml 配置文件的作用：#HDFS的相关设定，如文件副本的个数、块大小及是否使用强制权限等，此中的参数定义会覆盖hdfs-default.xml文件中的默认配置.dfs.namenode.checkpoint.period 参数的作用：#两个定期检查点之间的秒数,默认是3600，即1小时。dfs.namenode.name.dir 参数的作用：#指定namenode的工作目录，默认是file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,namenode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性。建议配置的多目录用不同磁盘挂在，这样可以提升IO性能！

dfs.datanode.data.dir 参数的作用：#指定datanode的工作目录，议配置的多目录用不同磁盘挂在，这样可以提升IO性能！但是多个目录存储的数据并不相同哟！而是把数据存放在不同的目录，当namenode存储数据时效率更高！dfs.replication 参数的作用：#为了数据可用性及冗余的目的，HDFS会在多个节点上保存同一个数据块的多个副本，其默认为3个。而只有一个节点的伪分布式环境中其仅用
保存一个副本即可，这可以通过dfs.replication属性进行定义。它是一个软件级备份。dfs.heartbeat.interval  参数的作用：#设置心跳检测时间dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval和dfs.heartbeat.interval  参数的作用：#设置HDFS中NameNode和DataNode的超时时间，计算公式为:timeout  = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。-->[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# scp -r /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/ node102.yinzhengjie.org.cn:/yinzhengjie/softwares/

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# scp -r /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/ node102.yinzhengjie.org.cn:/yinzhengjie/softwares/　　　　　　　　#我们需要把配置同步到其他节点中

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# scp -r /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/ node103.yinzhengjie.org.cn:/yinzhengjie/softwares/

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# scp -r /yinzhengjie/softwares/hadoop-2.9.2/ node103.yinzhengjie.org.cn:/yinzhengjie/softwares/

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-a29dd65a-de0e-44b1-b51b-5d537f0ab7f1
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=d1d3a605-0218-42b9-9638-255343195296
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION　　　　　　　　　　　　　　　　　#为什么我们说配置存储的多目录原因是数据是存储在不同的目录的并么有备份，因为他们的storageID不同！

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-9f2fa0b3-e9d7-4743-a9e8-ff2d81370200
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=d1d3a605-0218-42b9-9638-255343195296
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-053dada1-36dd-490b-a1d5-1a523bcfc6f3
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=b43206d7-eb51-48b5-b269-6bd6502b5f9f
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-28a3e682-3ae8-4ce2-abf5-6691b669ef1a
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=b43206d7-eb51-48b5-b269-6bd6502b5f9f
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node102.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-e55b7230-fc9b-4122-a19d-30cb5855d455
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=ed3bea6a-f5cd-45e9-8302-6de2106ec863
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data1/current/VERSION

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION
#Mon Apr 15 15:47:43 CST 2019
storageID=DS-3d59f0c6-ebbf-4f3d-b470-256c01a200d4
clusterID=CID-377f58b3-a3a2-4ca7-bf72-7d47714cf9cd
cTime=0
datanodeUuid=ed3bea6a-f5cd-45e9-8302-6de2106ec863
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-57
[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]#

[root@node103.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /data/hadoop/hdfs/dfs/data2/current/VERSION

九.Hadoop的集群管理之服役和退役

　　详情请参考：Hadoop的集群管理之服役和退役 。

转载于:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10678540.html

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一.MMU的产生许多年以前,当人们还在使用DOS或是更古老的操作系统的时候,计算机的内存还非常小,一般都是以K为单位进行计算,相应的,当时的程序规模也不大,所以内存容量虽然小,但还是可以 ...
ARM MMU工作原理剖析
一.MMU的产生许多年以前,当人们还在使用DOS或是更古老的操作系统的时候,计算机的内存还非常小,一般都是以K为单位进行计算,相应的,当时的程序规模也不大,所以内存容量虽然小,但还是可以容纳当时的程 ...
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