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摘要:文章仅供学习交流,也是自己对学习知识的一种梳理;
学习分三步:为什么用,怎么用,最后就是拔高,擅于使用,也就是所谓的精通!
问题场景:
1、集群启动后,可以查看目录,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?
解释:
safemode是namenode的一种状态(active/standby/safemode安全模式)
namenode进入安全模式的原理:
a、namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时(0.01%),namenode就会进入安全模式,在安全模式下,客户端不能对任何数据进行操作,只能查看元数据信息(比如ls/mkdir)
b、如何退出安全模式?
找到问题所在,进行修复(比如修复宕机的datanode)
或者可以手动强行退出安全模式(没有真正解决问题): hdfs namenode --safemode leave
c、在hdfs集群正常冷启动时,namenode也会在safemode状态下维持相当长的一段时间,此时你不需要去理会,等待它自动退出安全模式即可
(原理:
namenode的内存元数据中,包含文件路径、副本数、blockid,及每一个block所在datanode的信息,而fsimage中,不包含block所在的datanode信息,那么,当namenode冷启动时,此时内存中的元数据只能从fsimage中加载而来,从而就没有block所在的datanode信息——>就会导致namenode认为所有的block都已经丢失——>进入安全模式——>datanode启动后,会定期向namenode汇报自身所持有的blockid信息,——>随着datanode陆续启动,从而陆续汇报block信息,namenode就会将内存元数据中的block所在datanode信息补全更新——>找到了所有block的位置,从而自动退出安全模式)
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?--结合mapreduce
……
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
负责客户端请求的响应
namenode对数据的管理采用三种存储形式:
内存元数据(NameSystem)
磁盘元数据镜像文件(fsimage,edits)
数据操作日志文件(可通过日志运算出元数据,此处类似redis AOF 日志持久化方式)
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
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)
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
|
其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的,默认值如下:
|
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:
|
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
$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 $HADOOP_CONF_DIR -upgrade -clusterId <cluster_ID>
如果没有提供ClusterID,则会自动生成一个ClusterID。
(6)、blockpoolID:是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID,上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID,这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
2、$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
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
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> |
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> |
跟namenode通信查询元数据,找到文件块所在的datanode服务器
挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流
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)
客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件
- 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
- // 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端,以及hdfs的访问地址
- // 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());
- }
- }
- }
- /**
- * 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);
- }
- }
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