HDFS基本原理及如何进行数据存取

这期内容当中小编将会给大家带来有关 HDFS基本原理及如何进行数据存取，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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一、HDFS简介

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，从最终用户的角度来看，它就像传统的文件系统一样，可以通过目录路径对文件执行CRUD（Create、Read、Update和Delete）操作。但由于分布式存储的性质，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。客户端通过同NameNode和DataNodes的交互访问文件系统。客户端联系NameNode以获取文件的元数据，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。
HDFS一般是用来“一次写入，多次读取”，不适合做实时交互性很强的事情，不适合存储大量小文件（当然，如果你偏要存大量小文件的话本文末尾会有解决方案).

二、HDFS工作原理

2.1基本原理

１　分布式文件系统，它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.

２　hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件，客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可，不用关心文件的具体物理位置．

３　每一个文件的每一个切块，在hdfs集群中都可以保存多个备份（默认３份），在hdfs-site.xml中，dfs.replication的value的数量就是备份的数量．

４　hdfs中有一个关键进程服务进程：namenode，它维护了一个hdfs的目录树及hdfs目录结构与文件真实存储位置的映射关系（元数据）．而datanode服务进程专门负责接收和管理＂文件块＂－ｂｌｏｃｋ.默认大小为１２８Ｍ(可配置),(dfs.blocksize)．（老版本的hadoop的默认block是64M的）

2.2 常用操作

hdfs的根目录,通过这条命令可以查看hdfs存储的文件，在hadoop的安装目录下面:

bin/hdfs dfs -ls /hdfs dfs -chmod 600 /test.txt　　　　//设置文件权限


bin/hdfs dfs -df -h /　　　　//查看磁盘空间


bin/hdfs dfs -mkdir /aaa   //新建文件夹


bin/hdfs dfs  -tail　　　　　　 //查看文件尾部

hdfs块的存储位置位于：（在hadoop的根目录下面的tmp文件夹中)hadoop-2.5.2/tmp/hadoop/dfs/data/current/BP-33587274-127.0.0.1-1465370300743/current/finalized

从图中我们可以看到hdfs存储的块的，当然这里面的两个块通过合并可以形成一个新的文件，然后可以通过解压进行验证。

touch full hadoop.tar.gz
cat blk_1073741825 >> hadoop.tar.gz
cat blk_1073741826 >> hadoop.tar.gz
tar -xvzf  hadoop.tar.gz

同样，在hadoop的安装目录中，直接用命令来存取文件可以通过下面的命令：

存文件：
./hdfs dfs -put /home/admin1/桌面/test.txt  hdfs://localhost:9000/
取文件：
./hdfs dfs -get hdfs://localhost:9000/test.txt


hdfs的权限控制：

客户端的操作命令

bin/hdfs dfs -chown  aa:bgroup  /test.txt

//将test.txt文件的权限改为aa用户的bgroup组．

（因为我根本就没有这个组和用户，但是也可以修改成功，所以说明hadoop本身对权限的控制不是很严格）

2.3 HDFS的shell操作

--appendToFile  ----追加一个文件到已经存在的文件末尾

-->hadoop fs  -appendToFile  ./hello.txt hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt

可以简写为：

Hadoop fs  -appendToFile  ./hello.txt /hello.txt

-cat  ---显示文件内容 

-->hadoop fs -cat /hello.txt

-chgrp

-chmod

-chown

上面三个跟linux中的用法一样

-->hadoop fs -chmod 666 /hello.txt

-copyFromLocal    #从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去

-->hadoop fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz /aaa/

-copyToLocal      #从hdfs拷贝到本地

Eg： hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-count         #统计一个指定目录下的文件节点数量

-->hadoop fs -count /aaa/

-cp              #从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径

hadoop fs -cp/aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2

-createSnapshot

-deleteSnapshot

-renameSnapshot

以上三个用来操作hdfs文件系统目录信息快照

-->hadoop fs -createSnapshot /

-df               #统计文件系统的可用空间信息

-du

-->hadoop fs -df -h /

-->hadoop fs -du -s -h /aaa/*

-get              #等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地

-getmerge             #合并下载多个文件

--> 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

-help             #输出这个命令参数手册

-ls                  #显示目录信息

-->hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/

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              #在hdfs上创建目录

-->hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal            #从本地剪切粘贴到hdfs

-moveToLocal              #从hdfs剪切粘贴到本地

-mv                     #在hdfs目录中移动文件

-put                #等同于copyFromLocal

-rm                #删除文件或文件夹

--> hadoop fs -rm -r/aaa/bbb/

-rmdir                 #删除空目录

-setrep                #设置hdfs中文件的副本数量

-->hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz

-stat                  #显示一个文件或文件夹的元信息

-tail                  #显示一个文件的末尾

-text                  #以字符形式打印一个文件的内容

三、HDFS写入数据流程解析

3.1 基本原理

hdfs的数据写入是非常复杂的过程，下面来看一下简要的步骤。

那么问题来了，如果他们之间的一个datanode突然坏掉了怎么办。

1、如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关闭，出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除，剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的datanode，保持replicas设定的数量。
2、关闭pipeline，将ack queue中的数据块放入data queue的开始。
3、当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示，则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的，会被删除。
4、失败的数据节点从pipeline中移除，另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。
5、元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足，将来会再创建第三份备份。
6、客户端调用create()来创建文件
7、DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。
8、元数据节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。
9、DistributedFileSystem返回DFSOutputStream，客户端用于写数据。
10、客户端开始写入数据，DFSOutputStream将数据分成块，写入data queue。
11、Data queue由Data Streamer读取，并通知元数据节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。
12、Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
13、DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue，等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。

3.2 编码实践

这段代码的意思是从/home/admin1/hadoop/eclipse.tar.gz上传文件到hdfs文件中，URI中写的是hdfs的地址

@Test
	public void testUpload() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
		Configuration conf = new Configuration();
	
		 
		//to get a client of the hdfs system
		FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ubuntu2:9000"),conf,"admin1");
		

		fs.copyFromLocalFile(new Path("/home/admin1/hadoop/eclipse.tar.gz"), new Path("/"));
		fs.close();
		
		
	}

四、HDFS读取数据流程解析

4.1 基本原理

读取的流程比写入的流程就简单很多了。

4.2 编码实践

下载文件：

/*public static void main(String[] args) throws IOException {
		//download  from hdfs
		
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://ubuntu2:9000/");
		
		
		conf.set("dfs.blocksize", "64");
		 
		//to get a client of the hdfs system
		FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
		
		fs.copyToLocalFile(new Path("hdfs://ubuntu2:9000/test.txt"), new Path("/home/admin1/Downloads/test1.txt"));
		
		fs.close();
	}*/

删除文件：

@Test
	public void rmove() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
	Configuration conf = new Configuration();

	FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ubuntu2:9000"),conf,"admin1");
	
	fs.delete(new Path("/test.txt"));
	
	fs.close();
	}

五、NameNode工作机制

元数据放在内存中，同时需要备份，通过日志的记录（对元数据有修改操作时）写到磁盘中，用edits_ingropress,定期dump一次，当一旦断电时，很难恢复，
所以我们就用sercondName定期把操作日志下载和内存镜像文件，然后就定期合并操作记录，（日志+fsimage)然后生成一个新的namenode镜像文件  (fs.image.ckpt)
最后上传给namenode,然后namenode重命名为fsimage.


元数据管理机制：
1、元数据有3中存储形式：内存、edits日志、fsimage
2、最完整最新的元数据一定是内存中的这一部分

六、RPC编程

使用 RPC 编程是在客户机和服务器实体之间进行可靠通信的最强大、最高效的方法之一。它为在分布式计算环境中运行的几乎所有应用程序提供基础。任何 RPC 客户机-服务器程序的重要实体都包括 IDL 文件（接口定义文件）、客户机 stub、服务器 stub 以及由客户机和服务器程序共用的头文件。客户机和服务器 stub 使用 RPC 运行时库通信。RPC 运行时库提供一套标准的运行时例程来支持 RPC 应用程序。在一般的应用程序中，被调用的过程在相同的地址空间中运行，并把结果返回给发出调用的过程。在分布式环境中，客户机和服务器在不同的机器上运行，客户端调用在服务器端运行的过程，并把结果发送回客户机。这称为远程过程调用 (RPC)，是 RPC 编程的基础。

以下实例是用来模拟用户登陆的过程。

在linux中的eclipse。新建一个java工程，新建java文件：

RPCServer.java

package hdfsTest;

public interface  RPCService {
	public static final long versionID=100L;  //定义通信接口的版本号

	public String userLogin(String username,String password);  //用户名和密码

}

RPCServerImpl.java

package hdfsTest;

public class RPCServiceImpl  implements RPCService {

	@Override
	public String userLogin(String username, String password) {	
		return username+"  logged in successfully!";
	}
}

RPCControl.java

package hdfsTest;

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

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


//
public class RPCController {

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		RPCService serverceImpl=RPC.getProxy(RPCService.class,100,new InetSocketAddress("ubuntu2",10000),new Configuration());
		//100是指前面设置的版本号，InetSocketAddress中的是hdfs主机名和10000是通信端口
		String result=serverceImpl.userLogin("aaa", "aaa");  //设置用户用户名和密码
		System.out.println(result);   
	}
}

ServerRunner.java

package hdfsTest;

import java.io.IOException;

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

public class ServerRunner {

	public static void main(String[] args) throws HadoopIllegalArgumentException, IOException {
		Builder builder=new RPC.Builder(new Configuration());
		
		builder.setBindAddress("ubuntu2");  //hdfs的主机名
		builder.setPort(10000);    //设置通信端口号
		
		builder.setProtocol(RPCService.class);
		builder.setInstance(new RPCServiceImpl());
		
		Server server=builder.build();
		server.start();   //开启服务
	}
}

运行结果：

七、常见问题分析

7.1.HDFS可不可以用来做网盘

答案：不可以,

网盘只存储，不用做分析，hdfs在增加节点，同时也加大了分析能力，主要是大容量存储之上的数据分析
1、容量成本太高，2、文件大小不确定，如果存大量小文件会造成很大的浪费 3、相对于网盘来说，文件读写的效率低  4、只适合一次写入，多次读取的操作
5、hdfs不支持文件内容修改，可支持往文件尾部追加内容。

7.2 HDFS大量小文件存储

1、对于待上传的文件，先将小文件合并为一个大文件再上传，利用SequenceFile、MapFile、Har等方式归档小文件，这个方法的原理就是把小文件归档起来管理，HBase就是基于此的。对于这种方法，如果想找回原来的小文件内容，那就必须得知道与归档文件的映射关系。

2、如果对于已经上传了的文件，需要进行合并的话，我们可以使用Map-redure来进行归档。

3、BlueSky解决方案，以一种two-level prefetching机制以提高小文件读取效率，即索引文件预取和数据文件预取。索引文件预取是指当用户访问某个文件时，该文件所在的block对应的索引文件被加载到内存中，这样，用户访问这些文件时不必再与namenode交互了。数据文件预取是指用户访问某个文件时，将该文件所在课件中的所有文件加载到内存中，这样，如果用户继续访问其他文件，速度会明显提高。

上述就是小编为大家分享的 HDFS基本原理及如何进行数据存取了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。