day07.HDFS学习大数据教程

Posted 2021-04-14 Java帮帮

day07.HDFS学习【大数据教程】

******HDFS基本概念篇******

1. HDFS前言

• 设计思想

分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；

 

• 在大数据系统中作用：

为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务

• 重点概念：文件切块，副本存放，元数据

 

2. HDFS的概念和特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；

 

重要特性如下：

（1）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版本中是128M，老版本中是64M

 

（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

 

（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担

——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）

 

（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担

---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）

 

（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

 

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

******HDFS基本操作篇******

3. HDFS的shell(命令行客户端)操作

3.1 HDFS命令行客户端使用

HDFS提供shell命令行客户端，使用方法如下：

  

3.2 命令行客户端支持的命令参数

[-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <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>] [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]] [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>] [-df [-h] [<path> ...]] [-du [-s] [-h] <path> ...] [-expunge] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-getfacl [-R] <path>] [-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>] [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...] [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...] [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]] [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...] [-stat [format] <path> ...] [-tail [-f] <file>] [-test -[defsz] <path>] [-text [-ignoreCrc] <src> ...] [-touchz <path> ...] [-usage [cmd ...]]

 

3.2 常用命令参数介绍

-help              功能：输出这个命令参数手册

-ls                   功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果

-mkdir               功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs  -mkdir  -p  /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal             功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop  fs  - moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb/cc/dd -moveToLocal               功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt

--appendToFile   功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt 可以简写为： Hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  /hello.txt

-cat   功能：显示文件内容   示例：hadoop fs -cat  /hello.txt   -tail                  功能：显示一个文件的末尾 示例：hadoop  fs  -tail  /weblog/access_log.1 -text                   功能：以字符形式打印一个文件的内容 示例：hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1

-chgrp -chmod -chown 功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop  fs  -chmod  666  /hello.txt hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hello.txt

-copyFromLocal     功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop  fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz  /aaa/ -copyToLocal       功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-cp               功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2   -mv                      功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /

-get               功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs -get  /aaa/jdk.tar.gz -getmerge              功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,... hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum

-put                 功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop  fs  -put  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

-rm                 功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/   -rmdir                  功能：删除空目录 示例：hadoop  fs  -rmdir   /aaa/bbb/ccc

-df                功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop  fs  -df  -h  /   -du 功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop  fs  -du  -s  -h /aaa/*

-count          功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/

-setrep                 功能：设置hdfs中文件的副本数量 示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz

******HDFS原理篇******

4. hdfs的工作机制

（工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能力，形成一定的集群运维能力）

注：很多不是真正理解hadoop技术体系的人会常常觉得HDFS可用于网盘类应用，但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解

4.1 概述

1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode  (Secondary Namenode)

2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据

3. DataNode 负责管理用户的文件数据块

4. 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上

5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上

6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量

7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

4.2 HDFS写数据流程

4.2.1 概述

客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

4.2.2 详细步骤图

 

4.2.3 详细步骤解析

1、根namenode通信请求上传文件，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、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上

4、namenode返回3个datanode服务器ABC

5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端

6、client开始往A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，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

4.3. HDFS读数据流程

4.3.1 概述

客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

 

4.3.2 详细步骤图

 

4.3.3 详细步骤解析

1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器

2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流

3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）

4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件 

5. NAMENODE工作机制

学习目标：理解namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，以增强对HDFS工作原理的理解，及培养hadoop集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力

问题场景：

1、集群启动后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可看到namenode正处于safemode状态，怎么处理？

2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？

3、Namenode是否可以有多个？namenode内存要配置多大？namenode跟集群数据存储能力有关系吗？

4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好？

……

诸如此类问题的回答，都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解

 

5.1 NAMENODE职责

NAMENODE职责：

• 负责客户端请求的响应

• 元数据的管理（查询，修改）

5.2 元数据管理

namenode对数据的管理采用了三种存储形式：

内存元数据(NameSystem)

磁盘元数据镜像文件

数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

5.2.1 元数据存储机制

A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)

C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）

注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中

5.2.2 元数据手动查看

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息

bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml

bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

5.2.3 元数据的checkpoint

每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）

 

checkpoint的详细过程

 

checkpoint操作的触发条件配置参数

dfs.namenode.checkpoint.check.period=60  #检查触发条件是否满足的频率，60秒 dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary #以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录 dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir} dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3  #最大重试次数 dfs.namenode.checkpoint.period=3600  #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒 dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint的附带作用

namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据

 

5.2.4 元数据目录说明

在第一次部署好Hadoop集群的时候，我们需要在NameNode（NN）节点上格式化磁盘：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

格式化完成之后，将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/ |-- VERSION |-- edits_* |-- fsimage_0000000000008547077 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 `-- seen_txid

其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的，默认值如下：

<property>   <name>dfs.name.dir</name>   <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value> </property>   hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的，默认值如下 <property>   <name>hadoop.tmp.dir</name>   <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>   <description>A base for other temporary directories.</description> </property>

 

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录，

如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样，相当于备份，这样做的好处是当其中一个目录损坏了，也不会影响到Hadoop的元数据，特别是当其中一个目录是NFS（网络文件系统Network File System，NFS）之上，即使你这台机器损坏了，元数据也得到保存。
下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1.VERSION文件是Java属性文件，内容大致如下：

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013 namespaceID=934548976 clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196 cTime=0 storageType=NAME_NODE blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115 layoutVersion=-47

其中
（1）namespaceID是文件系统的唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成的；
（2）storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）；
（3）cTime表示NameNode存储时间的创建时间，由于我的NameNode没有更新过，所以这里的记录值为0，以后对NameNode升级之后，cTime将会记录更新时间戳；
（4）layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息， 只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的NameNode无法使用；
（5）clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterid选项中可以使用它；如下说明

a.使用如下命令格式化一个Namenode：

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

选择一个唯一的cluster_id，并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id，则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b.使用如下命令格式化其他Namenode：

 $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

c.升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID，例如：

$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

如果没有提供ClusterID，则会自动生成一个ClusterID。

　　
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要

是存放transactionId的文件，format之后是0，它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数，namenode重启的时候，会按照seen_txid的数字，循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候，一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数，不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少，导致误删Datanode上多余Block的资讯。

 

3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件，及其对应的md5校验文件。

 

补充：seen_txid

文件中记录的是edits滚动的序号，每次重启namenode时，namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

6. DATANODE的工作机制

问题场景：

1、集群容量不够，怎么扩容？

2、如果有一些datanode宕机，该怎么办？

3、datanode明明已启动，但是集群中的可用datanode列表中就是没有，怎么办？

以上这类问题的解答，有赖于对datanode工作机制的深刻理解

6.1 概述

1.Datanode工作职责：

存储管理用户的文件块数据

定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）

（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）

 

<property> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>3600000</value> <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description> </property>

 

2.Datanode掉线判断时限参数

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 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

而默认的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。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。

 

<property>         <name>heartbeat.recheck.interval</name>         <value>2000</value> </property> <property>         <name>dfs.heartbeat.interval</name>         <value>1</value> </property>

 

6.2 观察验证DATANODE功能

上传一个文件，观察文件的block具体的物理存放情况：

 

在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块：

/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalized

 

******HDFS应用开发篇******

7. HDFS的java操作

hdfs在生产应用中主要是客户端的开发，其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件

7.1 搭建开发环境

1.引入依赖

<dependency>    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>    <artifactId>hadoop-client</artifactId>    <version>2.6.1</version></dependency>

注：如需手动引入jar包，hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下

2.window下开发的说明

建议在linux下进行hadoop应用的开发，不会存在兼容性问题。如在window上做客户端应用开发，需要设置以下环境：

A、在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包

B、将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换

C、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包

D、在windows系统的path变量中加入hadoop的bin目录

7.2 获取api中的客户端对象

在java中操作hdfs，首先要获得一个客户端实例

Configuration conf = new Configuration() FileSystem fs = FileSystem.get(conf)

 

而我们的操作目标是HDFS，所以获取到的fs对象应该是DistributedFileSystem的实例；

get方法是从何处判断具体实例化那种客户端类呢？

——从conf中的一个参数 fs.defaultFS的配置值判断；

 

如果我们的代码中没有指定fs.defaultFS，并且工程classpath下也没有给定相应的配置，conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml，默认值为： file:///，则获取的将不是一个DistributedFileSystem的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象

 

7.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法

 

7.4 HDFS客户端操作数据代码示例：

7.4.1 文件的增删改查

public class HdfsClient { FileSystem fs = null; @Before public void init() throws Exception { // 构造一个配置参数对象，设置一个参数：我们要访问的hdfs的URI // new Configuration();的时候，它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml // 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-node01:9000"); /**  * 参数优先级： 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、然后是服务器的默认配置  */ conf.set("dfs.replication", "3"); // 获取一个hdfs的访问客户端，根据参数，这个实例应该是DistributedFileSystem的实例 // fs = FileSystem.get(conf); // 如果这样去获取，那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数，而且，这个客户端的身份标识已经是hadoop用户 fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop"); }   /**  * 往hdfs上传文件  *  * @throws Exception  */ @Test public void testAddFileToHdfs() throws Exception { // 要上传的文件所在的本地路径 Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip"); // 要上传到hdfs的目标路径 Path dst = new Path("/aaa"); fs.copyFromLocalFile(src, dst); fs.close(); }   /**  * 从hdfs中复制文件到本地文件系统  *  * @throws IOException  * @throws IllegalArgumentException  */ @Test public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException { fs.copyToLocalFile(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/")); fs.close(); } @Test public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException { // 创建目录 fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1")); // 删除文件夹 ，如果是非空文件夹，参数2必须给值true fs.delete(new Path("/aaa"), true); // 重命名文件或文件夹 fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2")); }   /**  * 查看目录信息，只显示文件  *  * @throws IOException  * @throws IllegalArgumentException  * @throws FileNotFoundException  */ @Test public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException { // 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器 RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true); while (listFiles.hasNext()) { LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next(); System.out.println(fileStatus.getPath().getName()); System.out.println(fileStatus.getBlockSize()); System.out.println(fileStatus.getPermission()); System.out.println(fileStatus.getLen()); BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations(); for (BlockLocation bl : blockLocations) { System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset()); String[] hosts = bl.getHosts(); for (String host : hosts) { System.out.println(host); } } System.out.println("--------------为angelababy打印的分割线--------------"); } }   /**  * 查看文件及文件夹信息  *  * @throws IOException  * @throws IllegalArgumentException  * @throws FileNotFoundException  */ @Test public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException { FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/")); String flag = "d--             "; for (FileStatus fstatus : listStatus) { if (fstatus.isFile())  flag = "f--         "; System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName()); } } }

 

7.4.2 通过流的方式访问hdfs

/**  * 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式  * 上层那些mapreduce   spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api  * @author  *  */ public class StreamAccess { FileSystem fs = null; @Before public void init() throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop"); } /**  * 通过流的方式上传文件到hdfs  * @throws Exception  */ @Test public void testUpload() throws Exception { FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/angelababy.love"), true); FileInputStream inputStream = new FileInputStream("c:/angelababy.love"); IOUtils.copy(inputStream, outputStream); } @Test public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{ //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的 FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz")); //再构造一个文件的输出流----针对本地的 FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz")); //再将输入流中数据传输到输出流 IOUtils.copyBytes(in, out, 4096); } /**  * hdfs支持随机定位进行文件读取，而且可以方便地读取指定长度  * 用于上层分布式运算框架并发处理数据  * @throws IllegalArgumentException  * @throws IOException  */ @Test public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{ //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的 FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt")); //可以将流的起始偏移量进行自定义 in.seek(22); //再构造一个文件的输出流----针对本地的 FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/iloveyou.line.2.txt")); IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true); } /**  * 显示hdfs上文件的内容  * @throws IOException  * @throws IllegalArgumentException  */ @Test public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{ FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt")); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024); } }

 

7.4.3 场景编程

在mapreduce 、spark等运算框架中，有一个核心思想就是将运算移往数据，或者说，就是要在并发计算中尽可能让运算本地化，这就需要获取数据所在位置的信息并进行相应范围读取

以下模拟实现：获取一个文件的所有block位置信息，然后读取指定block中的内容

@Test public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{ FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10")); //拿到文件信息 FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10")); //获取这个文件的所有block的信息 BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen()); //第一个block的长度 long length = fileBlockLocations[0].getLength(); //第一个block的起始偏移量 long offset = fileBlockLocations[0].getOffset(); System.out.println(length); System.out.println(offset); //获取第一个block写入输出流 //  IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length); byte[] b = new byte[4096]; FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0")); while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){ os.write(b); offset += 4096; if(offset>=length) return; }; os.flush(); os.close(); in.close(); }

 

8. 案例1：开发shell采集脚本

8.1需求说明

点击流日志每天都10T，在业务应用服务器上，需要准实时上传至数据仓库（Hadoop HDFS）上

8.2需求分析

一般上传文件都是在凌晨24点操作，由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输，为了减轻服务器的压力，避开高峰期。

如果需要伪实时的上传，则采用定时上传的方式

8.3技术分析

 HDFS SHELL:  hadoop fs  –put   xxxx.tar  /data    还可以使用 Java Api

   满足上传一个文件，不能满足定时、周期性传入。

 定时调度器：

    Linux crontab

    crontab -e

*/5 * * * * $home/bin/command.sh   //五分钟执行一次

系统会自动执行脚本，每5分钟一次，执行时判断文件是否符合上传规则，符合则上传

8.4实现流程

8.4.1日志产生程序

日志产生程序将日志生成后，产生一个一个的文件，使用滚动模式创建文件名。

 

日志生成的逻辑由业务系统决定，比如在log4j配置文件中配置生成规则，如：当xxxx.log 等于10G时，滚动生成新日志

log4j.logger.msg=info,msg log4j.appender.msg=cn.maoxiangyi.MyRollingFileAppender log4j.appender.msg.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.msg.layout.ConversionPattern=%m%n log4j.appender.msg.datePattern='.'yyyy-MM-dd log4j.appender.msg.Threshold=info log4j.appender.msg.append=true log4j.appender.msg.encoding=UTF-8 log4j.appender.msg.MaxBackupIndex=100 log4j.appender.msg.MaxFileSize=10GB log4j.appender.msg.File=/home/hadoop/logs/log/access.log

细节：

1.如果日志文件后缀是123等数字，该文件满足需求可以上传的话。把该文件移动到准备上传的工作区间。

2.工作区间有文件之后，可以使用hadoop put命令将文件上传。阶段问题：

1.待上传文件的工作区间的文件，在上传完成之后，是否需要删除掉。

8.4.2伪代码

使用ls命令读取指定路径下的所有文件信息，

ls  | while read  line

 //判断line这个文件名称是否符合规则

if  line=access.log.* (

将文件移动到待上传的工作区间

)

 

//批量上传工作区间的文件

hadoop fs  –put   xxx

脚本写完之后，配置linux定时任务，每5分钟运行一次。

8.5代码实现

代码第一版本，实现基本的上传功能和定时调度功能

 

代码第二版本：增强版V2(基本能用，还是不够健全)

 

 

8.6效果展示及操作步骤

1.日志收集文件收集数据，并将数据保存起来，效果如下：

2.上传程序通过crontab定时调度

 

3.程序运行时产生的临时文件

 

4.Hadoo hdfs上的效果

 

9. 案例2：开发JAVA采集程序

9.1 需求

从外部购买数据，数据提供方会实时将数据推送到6台FTP服务器上，我方部署6台接口采集机来对接采集数据，并上传到HDFS中

 

提供商在FTP上生成数据的规则是以小时为单位建立文件夹(2016-03-11-10)，每分钟生成一个文件（00.dat,01.data,02.dat,........）

 

提供方不提供数据备份，推送到FTP服务器的数据如果丢失，不再重新提供，且FTP服务器磁盘空间有限，最多存储最近10小时内的数据

 

由于每一个文件比较小，只有150M左右，因此，我方在上传到HDFS过程中，需要将15分钟时段的数据合并成一个文件上传到HDFS

 

为了区分数据丢失的责任，我方在下载数据时最好进行校验

9.2 设计分析

---

问题解决

1.HDFS冗余数据块的自动删除

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：

      某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？

       该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode，参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。

hdfs-site.xml文件中有一个参数：

<property>

<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>

<value>3600000</value>

<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>

</property>

      其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。

2.hadoop datanode节点超时时间设置

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 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

而默认的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。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。

hdfs-site.xml中的参数设置格式：

<property>

        <name>heartbeat.recheck.interval</name>

        <value>2000</value>

</property>

<property>

        <name>dfs.heartbeat.interval</name>

        <value>1</value>

</property>

3.hadoop的日志目录（/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/logs）

hadoop启动不正常

用浏览器访问namenode的50070端口，不正常，需要诊断问题出在哪里：

a.在服务器的终端命令行使用jps查看相关进程

（namenode1个节点   datanode3个节点   secondary namenode1个节点）

b.如果已经知道了启动失败的服务进程，进入到相关进程的日志目录下，查看日志，分析异常的原因

1).配置文件出错，saxparser  exception； ——找到错误提示中所指出的配置文件检查修改即可

2).unknown host——主机名不认识，配置/etc/hosts文件即可，或者是配置文件中所用主机名跟实际不一致

3).directory 访问异常—— 检查namenode的工作目录，看权限是否正常

start-dfs.sh启动后，发现有datanode启动不正常

a）查看datanode的日志，看是否有异常，如果没有异常，手动将datanode启动起来

sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

b）很有可能是slaves文件中就没有列出需要启动的datanode

c）排除上述两种情况后，基本上，能在日志中看到异常信息：

   1).配置文件

   2).ssh免密登陆没有配置好

   3).datanode的身份标识跟namenode的集群身份标识不一致（删掉datanode的工作目录）

4.namenode安全模式问题

当namenode发现集群中的block丢失数量达到一个阀值时，namenode就进入安全模式状态，不再接受客户端的数据更新请求

在正常情况下，namenode也有可能进入安全模式：

集群启动时（namenode启动时）必定会进入安全模式，然后过一段时间会自动退出安全模式（原因是datanode汇报的过程有一段持续时间）

也确实有异常情况下导致的安全模式

原因：block确实有缺失

措施：可以手动让namenode退出安全模式，bin/hdfs dfsadmin -safemode leave

或者：调整safemode门限值：  dfs.safemode.threshold.pct=0.999f

5.ntp时间服务同步问题

第一种方式：

同步到网络时间服务器

 # ntpdate time.windows.com

将硬件时间设置为当前系统时间。 

#hwclock –w 

加入crontab：    

30 8 * * * root /usr/sbin/ntpdate 192.168.0.1; /sbin/hwclock -w 

每天的8:30将进行一次时间同步。

重启crond服务：

service crond restart

第二种方式

同步到局域网内部的一台时间同步服务器

一.搭建时间同步服务器

1.编译安装ntp server

rpm -qa | grep ntp

若没有找到，则说明没有安装ntp包，从光盘上找到ntp包，使用rpm -Uvh ntp***.rpm进行安装

2.修改ntp.conf配置文件

vi /etc/ntp.conf

①第一种配置：允许任何IP的客户机都可以进行时间同步

将“restrict default nomodify notrap noquery”

这行修改成：

restrict default nomodify notrap

配置文件示例：/etc/ntp.conf

②第二种配置：只允许192.168.211.***网段的客户机进行时间同步

在restrict default nomodify notrap noquery（表示默认拒绝所有IP的时间同步）之后增加一行：

restrict 192.168.211.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

3.启动ntp服务

service ntpd start

开机启动服务

chkconfig ntpd on

4.ntpd启动后，客户机要等几分钟再与其进行时间同步，否则会提示“no server suitable for synchronization found”错误。

二.配置时间同步客户机

手工执行 ntpdate <ntp server> 来同步或者利用crontab来执行

crontab -e  0 21 * * * ntpdate 192.168.211.22 >> /root/ntpdate.log 2>&1

每天晚上9点进行同步

附：

当用ntpdate -d 来查询时会发现导致 no server suitable for synchronization found 的错误的信息有以下2个：

错误1.Server dropped: Strata too high

在ntp客户端运行ntpdate serverIP，出现no server suitable for synchronization found的错误。

在ntp客户端用ntpdate –d serverIP查看，发现有“Server dropped: strata too high”的错误，并且显示“stratum 16”。

而正常情况下stratum这个值得范围是“0~15”。

这是因为NTP server还没有和其自身或者它的server同步上。

以下的定义是让NTP Server和其自身保持同步，如果在/ntp.conf中定义的server都不可用时，将使用local时间作为ntp服务提供给ntp客户端。

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 8

在ntp server上重新启动ntp服务后，ntp server自身或者与其server的同步的需要一个时间段，这个过程可能是5分钟，在这个时间之内在客户端运行ntpdate命令时会产生no server suitable for synchronization found的错误。

那么如何知道何时ntp server完成了和自身同步的过程呢？

在ntp server上使用命令：

# watch ntpq -p

出现画面：

Every 2.0s: ntpq -p                                                                                                             Thu Jul 10 02:28:32 2008

     remote           refid      st t when poll reach   delay   offset jitter

==============================================================================

192.168.30.22   LOCAL(0)         8 u   22   64    1    2.113 179133.   0.001

LOCAL(0)        LOCAL(0)        10 l   21   64    1    0.000   0.000  0.001

注意:LOCAL的这个就是与自身同步的ntp server。

注意:reach这个值，在启动ntp server服务后，这个值就从0开始不断增加，当增加到17的时候，从0到17是5次的变更，每一次是poll的值的秒数，是64秒*5=320秒的时间。

如果之后从ntp客户端同步ntp server还失败的话，用ntpdate –d来查询详细错误信息，再做判断。

6.Hadoop机器感知

1).背景

      Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。这样如果本地数据损坏，节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据，速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快；同时，如果整个机架的网络出现异常，也能保证在其它机架的节点上找到数据。为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。那么Hadoop是如何确定任意两个节点是位于同一机架，还是跨机架的呢？答案就是机架感知。

     默认情况下，hadoop的机架感知是没有被启用的。所以，在通常情况下，hadoop集群的HDFS在选机器的时候，是随机选择的，也就是说，很有可能在写数据时，hadoop将第一块数据block1写到了rack1上，然后随机的选择下将block2写入到了rack2下，此时两个rack之间产生了数据传输的流量，再接下来，在随机的情况下，又将block3重新又写回了rack1，此时，两个rack之间又产生了一次数据流量。在job处理的数据量非常的大，或者往hadoop推送的数据量非常大的时候，这种情况会造成rack之间的网络流量成倍的上升，成为性能的瓶颈，进而影响作业的性能以至于整个集群的服务

2).配置

  默认情况下，namenode启动时候日志是这样的：

2013-09-22 17:27:26,423 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node:  /default-rack/ 192.168.147.92:50010

每个IP 对应的机架ID都是 /default-rack ，说明hadoop的机架感知没有被启用。

要将hadoop机架感知的功能启用，配置非常简单，在 NameNode所在节点的/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop的core-site.xml配置文件中配置一个选项:

<property>

  <name>topology.script.file.name</name>

  <value>/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop/topology.sh</value>

</property>

#!/bin/bash

HADOOP_CONF=/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop

while [ $# -gt 0 ] ; do

  nodeArg=$1

  exec<${HADOOP_CONF}/topology.data

  result=""

  while read line ; do

    ar=( $line )

    if [ "${ar[0]}" = "$nodeArg" ]||[ "${ar[1]}" = "$nodeArg" ]; then

      result="${ar[2]}"

    fi

  done

  shift

  if [ -z "$result" ] ; then

    echo -n "/default-rack"

  else

    echo -n "$result"

  fi

  done

topology.data,格式为：节点（ip或主机名） /交换机xx/机架xx

192.168.147.91 tbe192168147091 /dc1/rack1

192.168.147.92 tbe192168147092 /dc1/rack1

192.168.147.93 tbe192168147093 /dc1/rack2

192.168.147.94 tbe192168147094 /dc1/rack3

192.168.147.95 tbe192168147095 /dc1/rack3

192.168.147.96 tbe192168147096 /dc1/rack3

需要注意的是，在Namenode上，该文件中的节点必须使用IP，使用主机名无效，而Jobtracker上，该文件中的节点必须使用主机名，使用IP无效,所以，最好ip和主机名都配上。

这样配置后，namenode启动时候日志是这样的：

2013-09-23 17:16:27,272 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node:  /dc1/rack3/  192.168.147.94:50010

说明hadoop的机架感知已经被启用了。

查看HADOOP机架信息命令:  

./hadoop dfsadmin -printTopology 

Rack: /dc1/rack1

   192.168.147.91:50010 (tbe192168147091)

   192.168.147.92:50010 (tbe192168147092)

Rack: /dc1/rack2

   192.168.147.93:50010 (tbe192168147093)

Rack: /dc1/rack3

   192.168.147.94:50010 (tbe192168147094)

   192.168.147.95:50010 (tbe192168147095)

   192.168.147.96:50010 (tbe192168147096)

3).增加数据节点，不重启NameNode

 假设Hadoop集群在192.168.147.68上部署了NameNode和DataNode,启用了机架感知，执行bin/hadoop dfsadmin -printTopology看到的结果：

Rack: /dc1/rack1

   192.168.147.68:50010 (dbj68)

现在想增加一个物理位置在rack2的数据节点192.168.147.69到集群中，不重启NameNode。 

首先，修改NameNode节点的topology.data的配置，加入:192.168.147.69 dbj69 /dc1/rack2,保存。

192.168.147.68 dbj68 /dc1/rack1

192.168.147.69 dbj69 /dc1/rack2

然后，sbin/hadoop-daemons.sh start datanode启动数据节点dbj69,任意节点执行bin/hadoop dfsadmin -printTopology 看到的结果：

Rack: /dc1/rack1

   192.168.147.68:50010 (dbj68)

Rack: /dc1/rack2

   192.168.147.69:50010 (dbj69)

说明hadoop已经感知到了新加入的节点dbj69。 

注意：如果不将dbj69的配置加入到topology.data中，执行sbin/hadoop-daemons.sh start datanode启动数据节点dbj69，datanode日志中会有异常发生，导致dbj69启动不成功。

2013-11-21 10:51:33,502 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool BP-1732631201-192.168.147.68-1385000665316 (storage id DS-878525145-192.168.147.69-50010-1385002292231) service to dbj68/192.168.147.68:9000

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.net.NetworkTopology$InvalidTopologyException): Invalid network topology. You cannot have a rack and a non-rack node at the same level of the network topology.

  at org.apache.hadoop.net.NetworkTopology.add(NetworkTopology.java:382)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.DatanodeManager.registerDatanode(DatanodeManager.java:746)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.registerDatanode(FSNamesystem.java:3498)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.registerDatanode(NameNodeRpcServer.java:876)

  at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.DatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.registerDatanode(DatanodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:91)

  at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.DatanodeProtocolProtos$DatanodeProtocolService$2.callBlockingMethod(DatanodeProtocolProtos.java:20018)

  at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:453)

  at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1002)

  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1701)

  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1697)

  at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

  at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)

  at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1408)

  at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:1695)

  at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1231)

  at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:202)

  at $Proxy10.registerDatanode(Unknown Source)

  at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

  at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)

  at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

  at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:601)

  at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:164)

  at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:83)

  at $Proxy10.registerDatanode(Unknown Source)

  at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.DatanodeProtocolClientSideTranslatorPB.registerDatanode(DatanodeProtocolClientSideTranslatorPB.java:149)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.register(BPServiceActor.java:619)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:221)

  at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:660)

  at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)

4).节点间距离计算

 有了机架感知，NameNode就可以画出下图所示的datanode网络拓扑图。D1,R1都是交换机，最底层是datanode。则H1的rackid=/D1/R1/H1，H1的parent是R1，R1的是D1。这些rackid信息可以通过topology.script.file.name配置。有了这些rackid信息就可以计算出任意两台datanode之间的距离，得到最优的存放策略，优化整个集群的网络带宽均衡以及数据最优分配。

distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H1)=0  相同的datanode

distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H2)=2  同一rack下的不同datanode

distance(/D1/R1/H1,/D1/R2/H4)=4  同一IDC下的不同datanode

distance(/D1/R1/H1,/D2/R3/H7)=6  不同IDC下的datanode