请问hadoop的hdfs文件系统和本地windows文件系统或linux文件系统是啥关系啊,谢谢

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了请问hadoop的hdfs文件系统和本地windows文件系统或linux文件系统是啥关系啊,谢谢相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

hdfs不会是直接操作硬件吧

hdfs的数据实际上是存储在本地文件系统中的。在配置hadoop时你需要配置hdfs的存储文件夹,如果你的用户名为root,文件夹位置是/root/tmp。那么你的hdfs的数据存储在/root/tmp/dfs/data/current中。其中block是块文件,也就是数据文件,.meta是元数据。hadoop是java写的,因此hadoop存储的数据的方式使用的也是java的方式。 参考技术A hdfs先把要存储的文件分片,然后通过网络传给hadoop集群上的机器,在不同的机器上存储不同的分片,为了提高系统的容错能力,每个分片都有3个副本(replication默认是3,可以在hadoop配置文件中配置),与操作系统的文件系统没有直接的关系。有一篇hdfs与linux文件系统比较的论文可以去相关的数据库检索到 参考技术B 基于操作系统的文件系统之上构件的。它是虚拟分布式文件系统,实际内容也是存在操作系统的文件上。 参考技术C hadoop的hdfs文件系统
本地windows文件系统'
linux文件系统

都是系统。只是应用不同而已。
linux文件系统因为没有图形界面,所以安全性高一点

搭建部署Hadoop 之 HDFS

HDFS  Hadoop 分布式文件系统


分布式文件系统

分布式文件系统可以有效解决数据的存储和管理难题

– 将固定于某个地点的某个文件系统,扩展到任意多个地点/多个文件系统

– 众多的节点组成一个文件系统网络

– 每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和数据传输

– 人们在使用分布式文件系统时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点从获取的,只需要像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据


HDFS 角色及概念

? 是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,用于在低成本的通用硬件上运行。

? 角色和概念

    – Client

    – Namenode

    – Secondarynode

    – Datanode


? NameNode

    – Master节点,管理HDFS的名称空间和数据块映射信息,配置副本策略,处理所有客户端请求。

? Secondary NameNode

    – 定期合并 fsimage 和fsedits,推送给NameNode

    – 紧急情况下,可辅助恢复NameNode,

? 但Secondary NameNode并非NameNode的热备。

? DataNode

    – 数据存储节点,存储实际的数据

    – 汇报存储信息给NameNode。

? Client

    – 切分文件

    – 访问HDFS

    – 与NameNode交互,获取文件位置信息

    – 与DataNode交互,读取和写入数据。

? Block

    – 每块缺省64MB大小

    – 每块可以多个副本    


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搭建部署 HDFS 分布式文件系统

实验环境准备:

# vim /etc/hosts

    .. ..

    192.168.4.1master

    192.168.4.2node1

    192.168.4.3node2

    192.168.4.4node3

# sed -ri  "/Host */aStrictHostKeyChecking no" /etc/ssh/ssh_config

# ssh-keygen

# for i in {1..4} 

> do

> ssh-copy-id 192.168.4.${i}

> done

# for i in {1..4}        //同步本地域名

> do

> rsync -a /etc/hosts 192.168.4.${i}:/etc/hosts

> done

# rm -rf /etc/yum.repos.d/*

# vim /etc/yum.repos.d/yum.repo   //配置网络yum

    [yum]

    name=yum

    baseurl=http://192.168.4.254/rhel7

    gpgcheck=0

# for i in {2..4}

> do

> ssh 192.168.4.${i} "rm -rf /etc/yum.repos.d/*"

> rsync -a /etc/yum.repos.d/yum.repo 192.168.4.${i}:/etc/yum.repos.d/

> done

# for i in {1..4}

> do

> ssh 192.168.4.${i} 'sed -ri "s/^(SELINUX=).*/\1disabled/" /etc/selinux/config ; yum -y remove firewalld' 

> done

//所有机器重启  


搭建完全分布式

系统规划:

主机                                            角色                                                            软件 

192.168.4.1    master             NameNode  SecondaryNameNode        HDFS

192.168.4.2     node1             DataNode                                                    HDFS

192.168.4.3     node2             DataNode                                                    HDFS

192.168.4.4     node3             DataNode                                                    HDFS


在所有系统上安装java 环境和调试工具jtarps

# for i in {1..4}

> do

> ssh 192.168.4.${i} "yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"

> done

# which java

/usr/bin/java

# readlink -f /usr/bin/java

/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64/jre/bin/java

安装 hadoop

# tar -xf hadoop-2.7.3.tar.gz

# mv hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop


修改配置

# cd /usr/local/hadoop/

# sed -ri "s;(export JAVA_HOME=).*;\1/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64/jre;" etc/hadoop/hadoop-env.sh

# sed -ri "s;(export HADOOP_CONF_DIR=).*;\1/usr/local/hadoop/etc/hadoop;" etc/hadoop/hadoop-env.sh

# sed -n "25p;33p" etc/hadoop/hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64/jre

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

//配置参数说明 网站http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.5/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml

# vim etc/hadoop/core-site.xml

.. .. 

<configuration>

  <property>

    <name>fs.defaultFS</name>                    //默认的文件系统

    <value>hdfs://master:9000</value>

  </property>

  <property>

    <name>hadoop.tmp.dir</name>                //所有程序存放位置 hadoop根目录

    <value>/var/hadoop</value>

  </property>

</configuration>

//所有机器上创建 根目录

# for i in {1..4}

> do

> ssh 192.168.4.${i} "mkdir /var/hadoop"

> done

//配置参数说明 网站http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.5/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

# vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

  <property>

    <name>dfs.namenode.http-address</name>        //配置namenode 地址

    <value>master:50070</value>

  </property>

  <property>

    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>        //配置 secondarynamenode 地址

    <value>master:50090</value>

  </property>

  <property>

    <name>dfs.replication</name>                //配置数据存储几份

    <value>2</value>

  </property>

</configuration>

# vim etc/hadoop/slaves         //配置去那些主机上寻找 DataNode 

node1

node2 

node3

配置完成以后,把 hadoop 的文件夹拷贝到所有机器

# for i in {2..4}

> do

> rsync -azSH --delete /usr/local/hadoop 192.168.4.${i}:/usr/local/ -e "ssh"

> done


//在 NameNode 下执行格式化 Hadoop

# ./bin/hdfs namenode -format

看见 successfully formatted.   说明 格式化成功了

//在没有报错的情况下 启动集群

# ./sbin/start-dfs.sh   


启动以后分别在 namenode 和 datanode执行命令

# for i in master node{1..3}

> do

> echo $i

> ssh ${i} "jps"

> done

master

4562 SecondaryNameNode

4827 NameNode

5149 Jps

node1

3959 DataNode

4105 Jps

node2

3957 Jps

3803 DataNode

node3

3956 Jps

3803 DataNode


# ./bin/hdfs dfsadmin -report                //查看注册成功的节点 

    Configured Capacity: 160982630400 (149.93 GB)

    Present Capacity: 150644051968 (140.30 GB)

    DFS Remaining: 150644039680 (140.30 GB)

    DFS Used: 12288 (12 KB)

    DFS Used%: 0.00%

    Under replicated blocks: 0

    Blocks with corrupt replicas: 0

    Missing blocks: 0

    Missing blocks (with replication factor 1): 0

    

    -------------------------------------------------

    Live datanodes (3):

    

    Name: 192.168.4.2:50010 (node1)

    Hostname: node1

    Decommission Status : Normal

    Configured Capacity: 53660876800 (49.98 GB)

    DFS Used: 4096 (4 KB)

    Non DFS Used: 3446755328 (3.21 GB)

    DFS Remaining: 50214117376 (46.77 GB)

    DFS Used%: 0.00%

    DFS Remaining%: 93.58%

    Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

    Cache Used: 0 (0 B)

    Cache Remaining: 0 (0 B)

    Cache Used%: 100.00%

    Cache Remaining%: 0.00%

    Xceivers: 1

    Last contact: Mon Jan 29 21:17:39 EST 2018

    

    

    Name: 192.168.4.4:50010 (node3)

    Hostname: node3

    Decommission Status : Normal

    Configured Capacity: 53660876800 (49.98 GB)

    DFS Used: 4096 (4 KB)

    Non DFS Used: 3445944320 (3.21 GB)

    DFS Remaining: 50214928384 (46.77 GB)

    DFS Used%: 0.00%

    DFS Remaining%: 93.58%

    Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

    Cache Used: 0 (0 B)

    Cache Remaining: 0 (0 B)

    Cache Used%: 100.00%

    Cache Remaining%: 0.00%

    Xceivers: 1

    Last contact: Mon Jan 29 21:17:39 EST 2018

    

    

    Name: 192.168.4.3:50010 (node2)

    Hostname: node2

    Decommission Status : Normal

    Configured Capacity: 53660876800 (49.98 GB)

    DFS Used: 4096 (4 KB)

    Non DFS Used: 3445878784 (3.21 GB)

    DFS Remaining: 50214993920 (46.77 GB)

    DFS Used%: 0.00%

    DFS Remaining%: 93.58%

    Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

    Cache Used: 0 (0 B)

    Cache Remaining: 0 (0 B)

    Cache Used%: 100.00%

    Cache Remaining%: 0.00%

    Xceivers: 1

    Last contact: Mon Jan 29 21:17:39 EST 2018


HDFS 基本使用

HDFS 基本命令 几乎和shell命令相同

# ./bin/hadoop fs -ls hdfs://master:9000/

# ./bin/hadoop fs -mkdir /test

# ./bin/hadoop fs -ls /

Found 1 items

drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-01-29 21:35 /test

# ./bin/hadoop fs -rmdir /test

# ./bin/hadoop fs -mkdir /input

# ./bin/hadoop fs -put *.txt /input                    //上传文件

# ./bin/hadoop fs -ls /input

Found 3 items

-rw-r--r--   2 root supergroup      84854 2018-01-29 21:37 /input/LICENSE.txt

-rw-r--r--   2 root supergroup      14978 2018-01-29 21:37 /input/NOTICE.txt

-rw-r--r--   2 root supergroup       1366 2018-01-29 21:37 /input/README.txt

# ./bin/hadoop fs -get /input/README.txt /root/            //下载文件

# ls /root/README.txt 

/root/README.txt


以上是关于请问hadoop的hdfs文件系统和本地windows文件系统或linux文件系统是啥关系啊,谢谢的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

搭建部署Hadoop 之 HDFS

使用文件系统将数据从scala中的本地复制到远程hdfs位置时,hadoop权限被拒绝

熟悉常用的HDFS操作

熟悉常用的HDFS操作

熟悉常用的HDFS操作

Hadoop - `hdfs dfs -ls`与ls