5_大数据之HDFS组成详解

一 `NameNode`和`SecondaryNameNode`

1️⃣NN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。

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。

2️⃣NN和2NN工作机制详解

3️⃣Fsimage和Edits解析
1. 概念

2.oiv查看Fsimage命令
（1）查看oiv和oev命令
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
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
cat /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
将显示的xml文件内容打开部分显示结果如下
<inode>
  <id>16386</id>
  <type>DIRECTORY</type>
  <name>user</name>
  <mtime>1512722284477</mtime>
  <permission>xxx:supergroup:rwxr-xr-x</permission>
  <nsquota>-1</nsquota>
  <dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
  <id>16387</id>
  <type>DIRECTORY</type>
  <name>xxx</name>
  <mtime>1512790549080</mtime>
  <permission>xxx: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>xxx: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。
3. 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
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
将显示的xml文件内容打开部分显示结果如下
<?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>192.168.1.5</CLIENT_MACHINE>
          <OVERWRITE>true</OVERWRITE>
          <PERMISSION_STATUS>
              <USERNAME>xxx</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>xxx</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？

4️⃣CheckPoint时间设置
（1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
<property>
   <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
   <value>3600</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>60</value>
   <description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >
5️⃣NameNode故障处理
NameNode故障后，可以采用如下两种方法恢复数据。
（1）将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录；
kill -9 NameNode进程

删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录
scp -r xxx@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/
重新启动NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（2）使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。
修改hdfs-site.xml配置文件
<property>
   <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
   <value>120</value>
</property>

<property>
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>
   <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>
</property>
kill -9 NameNode进程

删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件
scp -r xxx@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./

rm -rf in_use.lock
导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）
bin/hdfs namenode -importCheckpoint
启动NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
6️⃣集群安全模式

1. 概述

2. 基本语法 : 集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。
（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get     （功能描述：查看安全模式状态）
（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter   （功能描述：进入安全模式状态）
（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave   （功能描述：离开安全模式状态）
（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait    （功能描述：等待安全模式状态）

二 `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（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。

1️⃣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）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum,如下图所示

2️⃣掉线时限参数设置

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>
3️⃣服役新数据节点
随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。

环境准备
（1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
（2）修改IP地址和主机名称
（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log）
（4）source一下配置文件
source /etc/profile
服役新节点具体步骤
（1）直接启动DataNode，即可关联到集群
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
（2）在hadoop105上上传文件
hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /
（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
./start-balancer.sh
4️⃣退役旧数据节点
1 添加白名单 : 添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出.
（1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
（2）添加对应的主机名,案例使用的是如下主机名
hadoop102
hadoop103
hadoop104
（3）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
   <name>dfs.hosts</name>
   <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>
（4）配置文件分发
xsync hdfs-site.xml
（5）刷新NameNode
hdfs dfsadmin -refreshNodes
（6）更新ResourceManager节点
yarn rmadmin -refreshNodes
（7）在web浏览器上查看

（8）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
./start-balancer.sh
2. 黑名单退役 : 在黑名单上面的主机都会被强制退出。
（1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
（2）添加对应的主机名,案例使用的是如下主机名 : hadoop105
（3）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property>
   <name>dfs.hosts.exclude</name>
   <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>
（4）刷新NameNode、刷新ResourceManager
hdfs dfsadmin -refreshNodes

yarn rmadmin -refreshNodes
（5）检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点

（6）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役
sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
（7）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
sbin/start-balancer.sh 
注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。

5️⃣Datanode多目录配置
1. 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
2．具体配置如下(修改hdfs-site.xml文件)
<property>
       <name>dfs.datanode.data.dir</name>
       <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

最后编辑于：2019.05.30 09:47:07

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5_大数据之HDFS组成详解

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一 `NameNode`和`SecondaryNameNode`

二 `DataNode`工作机制

`注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。`

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注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。

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