一 简介

HDFS,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的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。

二 体系结构和基本概念

1 特点：

• 可拓展
• 容错：有备份
• 高可用：对于多个Master
• 高吞吐：多台机器并发读

2 设计分布式文件系统思路

1 系统架构

HDFS

• 有多台Masters，其中一台为Active状态，其他Standby
• 多个Slaves同时向Active的Master发送Heartbeat
• 若Active的Master出现宕机，则转向其他Master

2 日志存取

存log.png

• Client有200M的log文件需要存储，首先与Master进行RPC通通信
• Master将有剩余空间的Slave传给Client

• Client将log文件传给该Slave

  
  
  读取
• 当另一台Clinet需要读取时，同理通过Master

但是以上存在问题，没有副本。当该Slave宕机，数据无法读取。
因此存数据时，需要同时复制给其他Slaves。(通过Buket复制，而不是全部写完再复制)

三 HDFS Shell

查看HDFS Shell命令

在hadoop文件夹下的bin中执行

./hdfs dfs

命令

[-appendToFile <localsrc> ... <dst>] #追加内容
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]#查看内容
[-checksum <src> ...]#查看
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]#改变所有组
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]#改变全新
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]#改变所属用户
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t <thread count>] <localsrc> ... <dst>]#从本地复制一份上传到HDFS
[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]#吧HDFS考到本地
[-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] [-e] <path> ...]#统计数量
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]#拷贝
[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]#创建快照
[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]#删除快照
[-df [-h] [<path> ...]]#查看磁盘使用情况
[-du [-s] [-h] [-v] [-x] <path> ...]
[-expunge]
[-find <path> ... <expression> ...]
[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] #下载
[-getfacl [-R] <path>]
[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
[-head <file>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>]
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>] #上传
[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...] #删除
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...] #删除文件夹
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ... ]#修改副本数
[-stat [format] <path> ...] #查看文件信息
[-tail [-f] <file>] #查看末尾
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...] #查看内容
[-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...]
[-touchz <path> ...]
[-truncate [-w] <length> <path> ...]
[-usage [cmd ...]]

将HDFS加入环境变量

为方便操作，可将hdfs添加到环境变量

• 进入hadoop目录

vi /etc/profile

• 添加hadoop目录

export HADDOP_HOME=/bigdata/hadoop-3.2.0

• 添加path

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

查看文件 -ls

查看HDFS下的文件

hdfs dfs -ls /

循环查看目录

hdfs dfs -ls -R

自动读取core-site.xml的信息，得到namenode的位置，不需要指定

查看Linux下的文件

ls

HDFS.png

将文件写入HDFS -put

将文件上传到根目录

hdfs dfs -put 文件名 hdfs://主机名:端口号/

删除文件

hdfs dfs -rm 文件名

文件通过切割上传
BlockSize: 128M

切割上传

该文件174.76M被切成两块
在该目录下可看到文件大小（单位为字节）

/bigdata/tmp/dfs/data/current/BP-595572733-127.0.0.1-1563891152282/current/finalized/subdir0/subdir0

文件大小.png

红框中为切块的大小，相加即为文件大小

从HDFS上下载文件 -get

hdfs dfs -get /文件名 /保存路径/保存文件名

下载多个文件并合并为一个文件

hdfs dfs -getmerge /a.txt /b.txt /home/c.txt
a.txt，b.txt为下载的文件，c.txt为存储的文件名

查看文件 -cat 或 -text

hdfs dfs -cat /文件名（HDFS上的文件）

创建目录 -mkdir

hdfs dfs -mkdir -p log/2019

从HDFS上删除文件 -rm

hdfs dfs -rm /文件名

修改权限 -chmod

hdfs dfs -chmod +w /文件名

计数 -count

hdfs dfs -count /

四 HDFS的Java编程API

将本地文件上传至HDFS

1 创建maven项目

参考 https://blog.csdn.net/qq_35437792/article/details/80631434

2

package myhadoop.cn;

import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.*;

public class HDFSAPI {

    private FileSystem fileSystem = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {
        //与HDFS建立连接，知道NameNode地址即可
        Configuration conf = new Configuration();
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://myhadoop.cn:9000");

        fileSystem = FileSystem.get(conf);
    }

    @Test
    public void testUpload() throws Exception {
        //打开本地文件系统的一个文件作为输入流
        InputStream in = new FileInputStream("C://Users//33598//Desktop//salary.txt");

        //使用hdfs的filesystem打开一个输入流
        OutputStream out = fileSystem.create(new Path("/salary.txt"));

        IOUtils.copyBytes(in, out, 1024, true);
    }

}

踩雷1

报错

参考 https://blog.csdn.net/fragrant_no1/article/details/85842038

踩雷2 could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes.

（忘记截图）

https://blog.csdn.net/qfxsxhfy/article/details/80909953

踩雷3 Permission denied: user=hadoop, access=WRITE, inode="/":root:supergroup:drwxr-xr-x

增加环境变量

HADOOP_USER_ NAME

并且重启IDEA

成功！

成功上传salery.txt

创建目录

    @Test
    public void testMkdir() throws Exception {
        fileSystem.mkdirs(new Path("/a/b"));
        fileSystem.close();
    }

删除文件

    @Test
    public void testDel() throws Exception {
        boolean flag = fileSystem.delete(new Path("/a"),false);
        System.out.println(flag);
        fileSystem.close();
    }

delete()函数的第二个参数false为不是递归删除，true为递归删除。
以上代码删除刚才创建的a文件夹。由于a文件夹下还存在b文件夹，当参数为false时报错：
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.fs.PathIsNotEmptyDirectoryException): `/a is non empty': Directory is not empty
改为true：
成功！

五 HDFS架构原理

概念

• 文件切块：打开一个文件进行写入（按字节），当到达切块大小后，将该文件关闭，重新打开另一个文件，继续写入。
• 副本的存放：当一台机器宕机后用户仍可从其他机器读取数据
• 元数据：上传的数据，datanode存放真正的数据，namenode存放数据的描述信息（元数据）

重要组件

• NameNode：负责管理
• DataNode：存储数据，维护block

• SecondaryNameNode （伪分布式和非高可用的集群才有）：帮助NameNode进行数据的同步（对磁盘和内存进行同步）

  
  
  HDFS aRchitecture
  
  

  一个Rack1上放多台服务器，block存放在服务器上（绿色方块）。Client上运行程序，读取数据。首先向Namenode读取数据信息（文件存储份数，存储机器），反回元数据，Client根据返回的元数据，从服务器上读取。

  
  
  Namenode
  
  写数据：
• 将文件切分成blk_1
• 将数据包blk_1写到h0上，再进行水平复制到h1 h3上
• 将剩下的数据blk_2写到h0上，复制到h2 h4上

Namenode工作机制

NameNode工作机制

• 目录树：NameNode记录文件夹的逻辑结构（并非真正的文件夹）
• fsimage: 磁盘中的数据（某一段时间的信息），最新信息在内存中
• edits: 标记是否上传成功，元数据每隔一段时间清理标记失败的文件
• fstime: 新版本不保存在这里，保存在Linux文件系统中

SecondaryNameNode工作机制

SecondaryNameNode工作机子

HA（高可用）

Hadoop1.x数据同步

在新版中并不替换，而是生成新的名字保存。

DataNode工作机制

DataNode工作机制1

DataNode工作机制2

六 Hadoop的RPC通信机制

什么是RPC（Remote Procedure Call）：(https://baike.baidu.com/item/%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E8%BF%87%E7%A8%8B%E8%B0%83%E7%94%A8/7854346)，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。

文件读取过程

例子

服务端

package myhadoop.rpc;

import org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;

public class RPCServer implements RPCService{
    public static void main(String[] args) throws HadoopIllegalArgumentException, IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        RPC.Server server = new RPC.Builder(conf)
                .setProtocol(RPCService.class)
                .setBindAddress("192.168.106.1")
                .setPort(9527)
                .setInstance(new RPCServer())
                .build();
        server.start();
    }

    public String sayHi(String name) {

        return "Hi~" + name;
    }
}

服务端接口

package myhadoop.rpc;

public interface RPCService {

    //客户端指定的versionID,使客户端服务端一致
    public static final long versionID = 10010L;

    public String sayHi(String name);
}

客户端

package myhadoop.rpc;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class RPCClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        Configuration conf = new Configuration();
        //在客户端获取代理对象，有代理对象就可以获取目标对象（RPCServer）的方法
        RPCService proxy = RPC.getProxy(RPCService.class,10010, new InetSocketAddress("192.168.106.1", 9527),conf);
        //
        String result = proxy.sayHi("Tom");
        System.out.println(result);
        RPC.stopProxy(proxy);
    }
}

客户端调用服务器段方法，最终将值返回给客户端

将客户端部署在Linux上

参考 https://blog.csdn.net/branwel/article/details/79918018