原來大資料 Hadoop 是這樣儲存資料的

後青春期的Keats發表於2021-01-04

HDFS概述

產生背景

隨著資料量越來越大，在一個作業系統中存不下所有的資料。需要將這些資料分配到更多的作業系統中，帶來的問題是多作業系統不方便管理和維護。需要一種系統來管理多臺機器上的檔案，這就是分散式檔案管理系統。HDFS是分散式檔案管理系統中的一種

定義

HDFS（Hadoop Distributed File System）它是一個檔案系統，用於儲存檔案，通過目錄樹來定位檔案。其次，他是分散式的，由很多伺服器聯合起來實現其功能，叢集中的伺服器有各自的角色

HDFS 的使用場景：適合一次寫，多次讀的場景，且不支援檔案的修改。適合用來做資料分析

優缺點

優點

高容錯
- 資料自動儲存多個副本，通過增加副本的形式，提高容錯性
- 某一個副本丟失以後，可以自動恢復
適合處理大資料
- 資料規模：達到 GB、TB、甚至 PB 級別的資料
- 檔案規模：能夠處理百萬規模以上的檔案數量
可以構建在廉價機器上

缺點

不適合低延時資料訪問。比如毫秒級的儲存資料，做不到
無法高效的對大量小檔案進行儲存
- namenode 對每個檔案至少需要消耗 150 位元組去儲存目錄和塊資訊，小檔案相比大檔案更消耗 namenode 伺服器記憶體
- 小檔案定址時間會超過讀取時間，違背 HDFS 設計初衷
不支援併發寫入、檔案隨機修改
- 一個檔案只能有一個寫，不允許多執行緒同時寫
- 僅支援資料追加，不支援修改

組成架構

HDFS 檔案塊大小

HDFS 中的檔案在物理上是分塊儲存（Block），塊的大小可以手動配置引數 dfs.blocksize 來修改（Hadoop 2.x 是 128m，之前是 64m）

為什麼取 128m 呢？

普遍認為，定址時間（即查詢目標 block 的時間）為 10ms，而定址時間為傳輸時間的 1% 時，為 HDFS 執行的理想最佳狀態。此時傳輸時間為 10ms / 1% = 1000ms = 1s，而目前硬碟的傳輸速度普遍為 100m/s ，因此 block 的大小取 1s*100m/s = 100m。離它最近的 2 的次冪就是 128 了。這塊可以看出，影響 block 大小的主要因素就是硬碟的讀取速度。因此當採用固態硬碟的時候完全可以把數值調整到 256 m 甚至更多。

塊太小的時候，會增加定址時間

但當塊變得很大時，就要想辦法避免熱點資料的頻繁讀取了。這一點在 Google 的論文中有提到，論文中給到的解決思路是客戶端快取，但是並沒有提具體實現 https://www.cnblogs.com/zzjhn/p/3834729.html

HDFS 的 Shell 操作

基本語法

bin/hadoop fs 具體命令 OR bin/hdfs dfs 具體命令

dfs是fs的實現類

常用命令

命令	解釋	示例	備註
-ls	顯示目錄資訊
-mkdir	在HDFS上建立目錄	hadoop fs -mkdir -p /user/keats/love	-p 建立多級目錄
-moveFromLocal	從本地剪下貼上到HDFS	hadoop fs -moveFromLocal ./yaya.txt /user/keats/love/	前面是來源路徑後面是目標路徑，下同
-appendToFile	追加一個檔案到已經存在的檔案末尾
-cat	顯示檔案內容
-chgrp 、-chmod、-chown	Linux檔案系統中的用法一樣，修改檔案所屬許可權
-copyFromLocal	從本地檔案系統中拷貝檔案到HDFS路徑去		同 -put
-copyToLocal	從HDFS拷貝到本地		同 -get
-getmerge	合併下載多個檔案	hadoop fs -getmerge /user/keats/love/* ./yaya.txt
-tail	顯示一個檔案的末尾
-rm	刪除檔案或資料夾
-rmdir	刪除空目錄
-du	統計資料夾的大小資訊		可以理解為 disk use
-setrep	設定HDFS中檔案的副本數量		裡設定的副本數只是記錄在NameNode的後設資料中，是否真的會有這麼多副本，還得看DataNode的數量。因為目前只有3臺裝置，最多也就3個副本，只有節點數的增加到10臺時，副本數才能達到10

HDFS 客戶端操作

環境準備

把之前下載的 hadoop 安裝包解壓，複製到一個不含中文路徑的目錄下（建議所有開發相關東西放在一個目錄下，方便管理）
配置環境變數 HADOOP_HOME 和 Path

專案準備

專案地址 https://github.com/keatsCoder/HdfsClientDemo

建立 maven 專案，引入依賴

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>jdk.tools</groupId>
            <artifactId>jdk.tools</artifactId>
            <version>1.8</version>
            <scope>system</scope>
            <systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
        </dependency>
    </dependencies>

建立 Java 類，HdfsClient 主要進行了三步操作

建立 FileSystem 物件
通過 FileSystem 物件執行命令
關閉 FileSystem

public class HdfsClient {
    static FileSystem fs;

    static {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://linux102:9000");

        try {
            fs = FileSystem.get(conf);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 執行操作
        mkDir();

        // 釋放資源
        fs.close();
    }

    private static void mkDir() throws IOException {
        fs.mkdirs(new Path("/john/keats"));
    }
}

嘗試執行，會得到第一個錯誤，大意是許可權被拒絕，這個時候就需要配置 JVM 引數 -DHADOOP_USER_NAME=root 來告訴叢集，使用 root 使用者進行操作

配置好之後再執行，會遇到第二個錯誤

Could not locate Hadoop executable: D:\develop\hadoop\bin\winutils.exe -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems

這是因為我們之前配置環境的時候，解壓的 hadoop 檔案 bin 目錄下沒有 winutils.exe 這個檔案，根據後面地址 wiki 百科的指示，可以下載該檔案放在 bin 目錄下。但是目前那個檔案的最新版本是 2.8.1，也許會存在某些方面不相容的問題，目前還暫時沒有發現。因此可以直接下載該版本使用 https://github.com/steveloughran/winutils/releases

簡化配置使用者名稱和訪問路徑

FileSystem.get() 有一個過載方法，三個引數，第一個是 hadoop namenode 地址，第二個是 conf 物件，第三個是使用者名稱。可以一次配好

測試方法詳見示例程式碼 HdfsClient2.java 類

fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://linux102:9000"), conf, "root");

上傳檔案

在專案 resource 目錄下建立檔案 zhangsan.txt

呼叫 copyFromLocalFile 方法上傳檔案

private static void uploadFile() throws IOException {
    URL systemResource = ClassLoader.getSystemResource("zhangsan.txt");
    String path = systemResource.getPath();

    fs.copyFromLocalFile(new Path(path), new Path("/john/keats/love"));
}

copyFromLocalFile 還有三個過載方法，分別提供以下功能

是否刪除原始檔
當目標檔案存在時，是否覆蓋目標檔案
多檔案批量上傳，但目標路徑必須是資料夾路徑

配置檔案優先順序

之前我們在 hadoop 叢集配置的副本數量是 3 ，而 hadoop client 也支援兩種方式配置引數

conf 物件通過 key-value 形式配置
resources 目錄下放置 xml 配置檔案配置

加上預設的 default-xxxx.xml 一共四種配置的方式。他們的優先順序是

conf > resources 下的配置檔案 > hadoop 叢集配置檔案 > default

ConfigFileTest.java 類對此處的配置進行的說明與測試，讀者可以執行體驗

下載檔案

fs.copyToLocalFile(new Path("/three.txt"), new Path("D://zhangsan.txt"));

copyToLocalFile 還有兩個過載方法，分別新增了。具體程式碼可參考 DownLoadFileTest.java

// 是否刪除原始檔
boolean delSrc

// 是否使用RawLocalFileSystem作為本地檔案系統
// 預設是 false，目前比較直觀的就是 false 狀態下下載檔案會同時生成 .crc 格式的校驗檔案，設定為 true 時不會生成
boolean useRawLocalFileSystem

刪除檔案

刪除檔案的API，第二個參數列示是否遞迴刪除。如果要刪除的 Path 對應的是資料夾，recursive 需要設定為 true ，否則會拋異常。其實就相當於 rm -r 中的引數 -r

public abstract boolean delete(Path f, boolean recursive) throws IOException;

private static void deleteFile() throws IOException {
    // /john/keats 是資料夾目錄，遞迴設定為 false 會報錯 PathIsNotEmptyDirectoryException: ``/john/keats is non empty': Directory is not empty
    //  fs.delete(new Path("/john/keats"), false);

    // 先上傳，再刪除
    HdfsClient2.uploadFile(true);
    fs.delete(new Path("/john/keats/love/zhangsan.txt"), true);
}

這塊我在刪除之前新增了上傳操作，目的是為了防止檔案不存在。而上傳又存在一種可能就是目標檔案已存在。這是個薛定諤的檔案- -，因此我檢視了 FileSystem 的上傳 API，他是提供 overwrite 開關的，預設是 true 即覆蓋目標檔案

檔案重新命名

private static void renameFile() throws IOException {

    String dstFileName = "wangwu.txt";
    HdfsClient2.uploadFile();
    deleteFile(dstFileName);
    // 目標檔案不存在，則更名成功
    boolean rename = fs.rename(new Path("/john/keats/love/zhangsan.txt"), new Path("/john/keats/love/", dstFileName));
    Assert.assertTrue(rename);

    // 目標檔案存在，則更名失敗
    boolean renameButDstIsExist = fs.rename(new Path("/john/keats/love/zhangsan.txt"), new Path("/john/keats/love/", dstFileName));
    Assert.assertFalse(renameButDstIsExist);
}

讀取檔案詳細資訊

public static void listFiles() throws IOException {
    // 獲取檔案詳情
    RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);

    while (listFiles.hasNext()) {
        LocatedFileStatus status = listFiles.next();

        // 輸出詳情
        // 檔名稱
        System.out.println(status.getPath().getName());
        // 長度
        System.out.println(status.getLen());
        // 許可權
        System.out.println(status.getPermission());
        // 分組
        System.out.println(status.getGroup());

        // 獲取儲存的塊資訊
        BlockLocation[] blockLocations = status.getBlockLocations();

        for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {

            // 獲取塊儲存的主機節點
            String[] hosts = blockLocation.getHosts();

            for (String host : hosts) {
                System.out.println(host);
            }
        }

        System.out.println("-----------分割線----------");
    }
}

判斷某路徑下的內容是檔案還是資料夾

public static void isFile() throws IOException {
    // FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
    FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/three.txt"));

    for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
        // 如果是檔案
        if (fileStatus.isFile()) {
            System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());
        }else {
            System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());
        }
    }
}

HDFS的I/O流操作

// 從本地上傳到HDFS
public static void copyFileFromDiskByIO() throws IOException {
    // 2 建立輸入流
    FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("D:/zhangsan.txt"));

    // 3 獲取輸出流
    FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/zhangsan.txt"));

    // 4 流對拷
    IOUtils.copyBytes(fis, fos, conf);
}

// 從HDFS拷貝到本地
public static void copyFileFromHDFSByIO() throws IOException {
    FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/zhangsan.txt"));

    // 3 獲取輸出流
    FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("D:/zhangsan1.txt"));

    // 4 流的對拷
    IOUtils.copyBytes(fis, fos, conf);
}

檔案的定位讀取

/**
 * 從某個位置開始拷貝檔案，用於讀取某個完整檔案的部分內容
 */
public static void copyFileSeek() throws Exception{
    // 2 開啟輸入流
    FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.10.1.tar.gz"));

    // 3 定位輸入資料位置
    fis.seek(1024*1024*128);

    // 4 建立輸出流
    FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("D:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part2"));

    // 5 流的對拷
    IOUtils.copyBytes(fis, fos, conf);
}

HDFS 原理

HDFS的讀寫資料流程

寫資料

1）客戶端通過Distributed FileSystem模組向NameNode請求上傳檔案，NameNode檢查目標檔案是否已存在，父目錄是否存在

2）NameNode返回是否可以上傳

3）客戶端請求第一個 Block上傳到哪幾個DataNode伺服器上（根據伺服器距離以及負載排序，取前副本數個伺服器返回）

4）NameNode返回3個DataNode節點，分別為dn1、dn2、dn3

5）客戶端通過FSDataOutputStream模組請求dn1上傳資料，dn1收到請求會繼續呼叫dn2，然後dn2呼叫dn3，將這個通訊管道建立完成

6）dn1、dn2、dn3逐級應答客戶端

7）客戶端開始往dn1上傳第一個Block（先從磁碟讀取資料放到一個本地記憶體快取），以Packet為單位，dn1收到一個Packet就會傳給dn2，dn2傳給dn3；dn1每傳一個packet會放入一個應答佇列等待應答

8）當一個Block傳輸完成之後，客戶端再次請求NameNode上傳第二個Block的伺服器。（重複執行3-7步）

讀資料

1）客戶端通過Distributed FileSystem向NameNode請求下載檔案，NameNode通過查詢後設資料，找到檔案塊所在的DataNode地址

2）挑選一臺DataNode（就近原則，然後隨機）伺服器，請求讀取資料

3）DataNode開始傳輸資料給客戶端（從磁碟裡面讀取資料輸入流，以Packet為單位來做校驗）

4）客戶端以Packet為單位接收，先在本地快取，然後寫入目標檔案

網路拓撲圖，節點距離計算

在HDFS寫資料的過程中，NameNode會選擇距離待上傳資料最近距離的DataNode接收資料。那麼這個最近距離怎麼計算呢？

節點距離：兩個節點到達最近的共同祖先的距離總和

機架感知，副本儲存節點選擇

機架感知說明

http://hadoop.apache.org/docs/r2.10.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack.

這樣佈置，第一考慮的是速度，也兼顧了容災的要求

NameNode和SecondaryNameNode

NameNode中的後設資料是儲存在哪裡的？

首先，我們做個假設，如果儲存在NameNode節點的磁碟中，因為經常需要進行隨機訪問，還有響應客戶請求，必然是效率過低。因此，後設資料需要存放在記憶體中。但如果只存在記憶體中，一旦斷電，後設資料丟失，整個叢集就無法工作了。因此產生在磁碟中備份後設資料的FsImage

這樣又會帶來新的問題，當在記憶體中的後設資料更新時，如果同時更新FsImage，就會導致效率過低，但如果不更新，就會發生一致性問題，一旦NameNode節點斷電，就會產生資料丟失。因此，引入Edits檔案(只進行追加操作，效率很高)。每當後設資料有更新或者新增後設資料時，修改記憶體中的後設資料並追加到Edits中。這樣，一旦NameNode節點斷電，可以通過FsImage和Edits的合併，合成後設資料。

但是，如果長時間新增資料到Edits中，會導致該檔案資料過大，效率降低，而且一旦斷電，恢復後設資料需要的時間過長。因此，需要定期進行FsImage和Edits的合併，如果這個操作由NameNode節點完成，又會效率過低。因此，引入一個新的節點SecondaryNamenode，專門用於FsImage和Edits的合併

整體的操作機制和 Redis 差不多，FsImage 相當於 Redis 中的 RDB 快照，Edits 相當於 Redis 中的 AOF 日誌，兩者結合。而 Redis 合併兩個檔案是採用的 Fork 程式的方式

第一階段：NameNode啟動

（1）第一次啟動NameNode格式化後，建立Fsimage和Edits檔案。如果不是第一次啟動，直接載入編輯日誌和映象檔案到記憶體

（2）客戶端對後設資料進行增刪改的請求

（3）NameNode記錄操作日誌，更新滾動日誌

（4）NameNode在記憶體中對資料進行增刪改

第二階段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode詢問NameNode是否需要CheckPoint。直接帶回NameNode是否檢查結果

（2）Secondary NameNode請求執行CheckPoint

（3）NameNode滾動正在寫的Edits日誌

（4）將滾動前的編輯日誌和映象檔案拷貝到Secondary NameNode

（5）Secondary NameNode載入編輯日誌和映象檔案到記憶體，併合並

（6）生成新的映象檔案fsimage.chkpoint

（7）拷貝fsimage.chkpoint到NameNode

（8）NameNode將fsimage.chkpoint重新命名成fsimage

DataNode 工作機制

1）一個資料塊在DataNode上以檔案形式儲存在磁碟上，包括兩個檔案，一個是資料本身，一個是後設資料包括資料塊的長度，塊資料的校驗和，以及時間戳

2）DataNode啟動後向NameNode註冊，通過後，週期性（1小時）的向NameNode上報所有的塊資訊

3）心跳是每3秒一次，心跳返回結果帶有NameNode給該DataNode的命令如複製塊資料到另一臺機器，或刪除某個資料塊。如果超過10分鐘沒有收到某個DataNode的心跳，則認為該節點不可用

4）叢集執行中可以安全加入和退出一些機器

DataNode 多目錄配置

DataNode 也可以配置成多個目錄，每個目錄儲存的資料不一樣。不同於 NameNode 多目錄配置，NameNode 多個目錄直接的資料是一樣的，僅做備份和容災用。我想是因為 DataNode 已經使用副本來做備份了，如果還繼續在本機複製多份，不是很有必要。而 NameNode 在未做高可用之前並沒有足夠的備份，因此產生了差異

hdfs-site.xml

<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

新增新資料節點

（1）在hadoop104主機上再克隆一臺hadoop105主機

（2）修改IP地址和主機名稱

（3）刪除原來HDFS檔案系統留存的檔案（/opt/module/hadoop/data和log）

（4）source一下配置檔案

（5）直接啟動DataNode，即可關聯到叢集

如果資料不均衡，可以使用 ./start-balancer.sh 命令實現叢集的再均衡

但是這樣存在一個問題：如果某些惡意分子知道了 NameNode 的地址，便可以連線叢集並克隆出叢集的資料，這樣是極不安全的

新增白名單

只允許白名單內的地址連線 NameNode

在 NameNode 的 /opt/module/hadoop/etc/hadoop目錄下建立 dfs.hosts 檔案，並新增如下主機名稱

linux102
linux103
linux104

在 NameNode 的 hdfs-site.xml 配置檔案中增加 dfs.hosts 屬性

<property>
    <name>dfs.hosts</name>
    <value>/opt/module/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

檔案分發

xsync hdfs-site.xml

重新整理NameNode

hdfs dfsadmin -refreshNodes

開啟 Web 頁面，可以看到不在白名單的 DataNode 會被下線

黑名單退役

在黑名單上的節點會被強制退出

黑名單的配置 key 如下

<property>
	<name>dfs.hosts.exclude</name>
	<value>/opt/module/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

需要注意

退役節點時，需要等待退役節點狀態為 decommissioned（所有塊已經複製完成），停止該節點及節點資源管理器
如果副本數是3，服役的節點小於等於3，是不能退役成功的，需要修改副本數後才能退役
不允許黑白名單同時出現一個主機名

HDFS 2.X 新特性

叢集間資料拷貝

bin/hadoop distcp
hdfs://linux102:9000/user/keats/hello.txt hdfs://linux103:9000/user/keats/hello.txt

小檔案存檔

回收站

開啟回收站功能，可以將刪除的檔案在不超時的情況下，恢復原資料，起到防止誤刪除、備份等作用

快照管理

快照相當於對目錄做一個備份，並不會立刻複製所有檔案。而是記錄檔案變化

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