2. hdfs

一.Hdfs的shell

  1. 所有hadoop的fs的shell均用uri路径作为参数
    uri格式:schema://authority/path.hdfs的schema是hdfs.其中,schema和authority是可选的,若未指定,hdfs命令使用配置文件中的authority(namenode:namenodePort)
  2. superuser
    启动进程的用户是superuser,拥有最高权限,可以做任何事情
  3. dfsadmin命令使用:
    #-setQuota:限制该目录下所存文件的总大小限制,改大小算上副本的大小(1GB文件要分配3GBquota)
    bin/hdfs dfsadmin -setQuota 10 lisi
    
    #删除该目录下的quota限制
    bin/hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota  lisi
    
    #dfs -count:计算目录下的文件夹个数,文件个数,所占大小(非quota,不算副本大小)
    bin/hdfs dfs -count -q -h /lisi
    #The output columns with -count -q are: QUOTA, REMAINING_QUATA, SPACE_QUOTA, REMAINING_SPACE_QUOTA, DIR_COUNT, FILE_COUNT, CONTENT_SIZE, FILE_NAME
    
    #The -h option shows sizes in human readable format.
    
  4. dfs文件操作
     #查看内容
     hdfs dfs -text 文件
     #只看一段内容
     hdfs dfs -text 文件 | more
    
     #追加文件(只能在结尾追加)
     hdfs dfs -appendToFile localFile remoteFile
    

二.NameNode

  1. fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
    保存最近一次checkpoint的时间namenode内存中的文件树镜像
    【注】:checkpoint时机的选择,checkpoint使得新的fsimage持久化
    (1)fs.checkpoint.size:设置了上次checkpoint后,editslog文件的大小限制
    (2)fs.checkpoint.period:上次fsimage保存过一段时间后触发checkpoint

  2. editslog:操作日志文件
    记录上次fsimmage持久化后namenode发生的变化
    (1)配置在dfs.namenode.edits.dir的文件位置
    (2)这些edits文件已经被编码,查看方法如下

    #1.启动服务器
    bin/hdfs oiv -i 某个fsimage文件
    
    #2.查看内容
    bin/hdfs dfs -ls  -R webhdfs://127.0.0.1:5978/
    
    #3.导出结果
    bin/hdfs oiv -p XML -i  tmp/dfs/name/current/fsimage_0000000000000000055  -o fsimage.xml
    
    #4.查看edtis内容
    bin/hdfs oev -i tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000000057-0000000000000000186   -o edits.xml
    
  3. namenode启动流程
    (1)namenode按照fsimage文件的内容顺序读取,构建hdfs文件的目录树。再按照editslog中的操作日志对文件数操作,形成最新的文件树和对应的blockid,此时全部目录树生产完毕,只是缺少每个文件对应的block对应的datanode列表信息,这些信息,需要datanode通过blockreport上报。所以,namenode在fsimage加载完毕后,进入rpc等待时间(safemode),等待所有的datanode汇报blockreport
    (2)datanode启动后,会扫描本机$(dfs.data.dir)目录下的block信息,以long数组的形式发送给namenode,namenode解析获得的blockid和datanode的地址,插入到文件树节点中,形成hdfs所有目录树

  4. namenode的HA(主备)
    HA要保证active和standby节点信息的一致(事务),edits文件件就是transaction file

三.HDFS的读取,写入操作流程

  1. staging(数据存储):client端上传文件到hdfs时,会现在本地缓存数据,当数据达到1个block大小时,请求nammenode分配一个block,Namenode把block所在datanode的地址告诉DfsClient,DfsClient直接和Datanode通信,把数据写到Datanode节点的一个block块中
  2. 读取过程
    (1)首先调用FileSystem对象的open方法,其实是一个DistributedFileSystem的实例
    (2)2.DistributedFileSystem通过与namenode的rpc(ClientProtocol)获得文件的第一批个block的locations(包括复本位置),
    (3)前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装成DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法,DFSInputStream最会找出离客户端最近的datanode并连接。
    (4)数据从datanode源源不断的流向客户端。
    (5)当地一个block读取完毕,client会关闭与该块datanode的链接,接着读取下一块
    (6)接着DFSInputStream去namenode拿下一批blocks的location,然后继续读,如果所有的块都读完,这时就会关闭掉所有的流

四.小文件的解决方案

  1. har文件
    Hadoop Archives的出现是为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。HAR文件在hdfs上构建了一个层次化的文件系统。hadoop的archive命令通过运行mapreduce任务用来打包小文件成一个har文件。har文件在hdfs中表现为directory目录,可以直接用hdfs dfs -ls查看
    【注】:通过har读取一个文件并不必直接从hdfs读取文件高效,因为har文件多了读取索引内部小文件的index。har文件作为map任务输入时,不会以一个文件输入,而是以内部小文件的方式创建map任务

    #创建文件
    hadoop archive -archiveName 文件.har -p SRC DEST
    #查看文件
    hadoop fs -lsr har:///DEST/xxx.har
    
  2. 自己控制,把多个小文件write成一个hdfs的文件

    public class TestSmallFile {
        public static void main(String[] args) throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
            Configuration conf = new Configuration();
            URI uri = new URI("hdfs://10.1.198.60:8020");
            FileSystem fs = FileSystem.get(uri, conf,"hdfs");
            
            Path path = new Path("/combine.txt");
            FSDataOutputStream outputStream = fs.create(path);
            for (File f : new File("d://mydir").listFiles()){
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(f.getAbsoluteFile())));
                String line;
                while ((line=reader.readLine())!=null){
                    outputStream.write(line.getBytes());
                }
                reader.close();
            }
            outputStream.close();
        }
    }
    
  3. 使用sequencefile
    (1)sequencefile的结构:sequencefile由header和recod组成,header中记录了此文件的record是否经过压缩,key的classname,value的classname等;record是一个键值对<k,v>。value部分支持2中压缩:record压缩:对每个record的value部分压缩block压缩:将多个record压缩成一个block(sequencefile内部的block)
    (2)小文件解决方案:使用filename作为key,filecontents作为value,把每个文件以<k,v>的形式写入到sequencefile中。sequencefile支持split,可被压缩(bzip2可被压缩)

    public class MyTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            URI uri = new URI("hdfs://10.1.198.60:8020");
            FileSystem fs = FileSystem.get(uri, conf,"hdfs");
            Path path = new Path("/myseqfile.seq");
    
            //通过writer向文档中写入记录
            SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path,Text.class, Text.class);
            writer.append(new Text("filename"),new Text("filevalue"));
            IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
    
            //通过reader从文档中读取记录
            Text key=new Text();
            Text value=new Text();
            SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,path,conf);
            while(reader.next(key,value)){
                System.out.println(key);
                System.out.println(value);
            }
            IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流
        }
    }
    
  4. Mapfile
    (1)mapfile是key排序后的sequencefile
    (2)mapfile由两部分组成:data和index
    (3)index中记录了每个Record的key值,以及改Record对应的value在mapfile中的偏移量。访问mapfile时,要先把index部分加载到内存,通过index映射,快速找到record的位置,因此,mapfile的访问速度会很快,单笔sequencefile消耗内存
    (4)mapfile不会把所有的key都映射在index中,默认每隔128条记录存储一个映射,io.map.index.interval属性或MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法修改key的映射间隔
    (5)mapfile的KeyClass要实现WritableComparable接口,即Key值是可比较的。

    Configuration conf=new Configuration();
    FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
    Path mapFile=new Path("mapFile.map");
    
    //Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型
    MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);
    
    //通过writer向文档中写入记录
    writer.append(new Text("key"),new Text("value"));
    IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
    
    //Reader内部类用于文件的读取操作
    MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);
    
    //通过reader从文档中读取记录
    Text key=new Text();
    Text value=new Text();
    while(reader.next(key,value)){
    	System.out.println(key);
    	System.out.println(key);
    }
    IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流
    
    
posted @ 2016-03-20 11:51  lj72808up  阅读(243)  评论(0编辑  收藏  举报