小记---------Hadoop读、写文件步骤，HDFS架构理解

Hadoop
是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据
Hadoop框架的核心是HDFS 和 MapReduce
HDFS是分布式文件系统（存储）
MapReduce是分布式数据处理模型和执行环境（计算）
作者：Doug Cutting
Hadoop特点
扩容能力
    能可靠地存储和处理千兆字节（PB）数据
成本低
    可以通过普通机器组成的服务器群来分布以及处理数据，服务器群总计可达数千个节点
高效率（有待验证）
    通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地处理他们。使得处理速度非常快
可靠性
    hadoop能自动地维护数据的多分备份，并在任务失败后能自动重新部署计算任务
Hadoop应用场景
    大数据量存储
    日志处理
 
 
Hadoop安装模式
    （1）单机模式配置方式
        单击模式不需要配置，经常用来调试
    （2）伪分布模式
        相当于只有一个节点（机器）的集群，这个节点既是Master也是Slave；既是NameNode，也是DataNode
    （3）完全分布式模式
        设置SSH免密码登录，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表
        在所有主机安装JDK和Hadoop，组成连通网络
        修改3个配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml，指定NameNode和JobTraker的位置和端口，设置文件的副本等参数
        格式化文件系统
        开机
  
  HDFS架构
1.HDFS的架构
·主从结构分为主节点（只有一个namenode）、从节点（多个，datanode）
namenode作用：接收用户操作请求，
                            维护文件系统的目录结构
                    管理文件与block（块）之间关系，block与datanode之间关系
 
datanode作用
            存储文件、文件被分成block存储在磁盘上。
            为保证书安全，文件会有多个副本
 
2.Yarn的架构
是一个资源的调度和管理平台
···主从结构
    主节点 ：1个ResourceManager
    从节点：多个NodeManager
···作用
    管理ResourceManager的分配和调度
    MapReduce、Storm、Spark应用，必须实现ApplicationMaster接口，才能被RM管理
 
···NodeManager作用
    单节点资源的管理
 
3.HDFS2的架构（HDFS升级2.0）
负责数据的分布式存储
主从结构
    主节点：2个namenode（多一个备份，防止一个namenode挂掉）
    从节点 ：多个datanode
namenode作用
    接收用户操作请求，用户操作的入口
    维护文件系统的目录结构，称作命名空间
datanode作用
    存储文件
 

 

 

NameNode存储：元数据信息：目录，副本数，文件名，节点位置！！！
 
写入数据：client端（客户端）通过机架感应的策略选择离自己最近的机架的一个节点按照128M为一个基本块的格式存放，并在本机架另一节点做备份，在选择另一机架的一个节点备份，共三份数据存储，默认副本系数是3
优点：改进数据可靠性、可用性和网络带宽的利用率。放在两个机架而不是三个机架，从而减少机架间的数据传输，从而提高写操作效率。
读取数据：client端先读取离最近的机架，如果有数据就读取，没有选择远端的机架读取数据
优点：读取离他最近的副本。从而降低整体的带宽消耗和读取延时，减少了读取数据时需要的网络传输总带宽
 
NameNode介绍
    NameNode管理文件系统的命名空间，它维护者文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文件和编辑日志文件。
 
NameNode的目录结构
绝对路径：/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp/dfs/name/current
包含
 VERSION文件
    是Java属性文件
#Sun Dec 20 03:37:06 CST 2015
namespaceID=1140004446
clusterID=CID-0e42b743-6a24-4058-bf00-37490389ba66 
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-1343100618-192.168.20.10-1501171529454 
layoutVersion=-60
  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. cTime：表示NameNode存储时间的创建时间，NameNode更新之后，此处的值 为更新时间戳。
  3. storageType:存储的是什么进程的数据结构信息（如果是DataNode，storageType=DATA_NODE）
  4. clusterID：是系统生成或手动指定的集群ID（集群所有节点都相同）
 
 fsimage文件
    是Hadoop文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息。
存放着元数据信息
 edits文件
存放的是Hadoop文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到edits文件中。（就是说更新的文件都首先在edits文件中存放，在固定时间在和fsimage文件合并）
 
重要性：fsimage文件存放所有元数据信息，及文件idnode的序列化信息；edits存放更新的文件。所以一旦这两文件损坏，就算DataNode有数据，也好不到该文件的位置。所以要既是备份fsimage和edits文件
 
HDFS2 示意图
 

 

 

  1. Secondary NameNode请求NameNode进行edit log的滚动（即创建一个新的edit log）将新的编辑操作记录到新生成的edit log文件；
  2. 通过http get方式，读取nameNode上的fsimage和edit文件，到Secondary NameNode上
  3. 读取fsimage到内存中，即加载fsimage到内存，然后执行edits中所有操作，并生成一个新的fsimage文件，即这个检查点被创建
  4. 通过http post方式，将新的fsimage文件传送到namenode
  5. Namenode使用新的fsimage文件替换原来的fsimage文件，让1,创建的edits替代原来的edits文件，并且更新fsimage文件的检查点时间，整个处理过程完成。
  6. Secondary nameNode 的处理，是将fsimage和的its文件周期合并，不会造成NameNode重启时造成长时间不可访问的情况。
NameNode容错机制
Hadoop提供了两种机制（Namenode主要负责存储HDFS的元数据，如果没有NameNode，HDFS不能工作）
一、将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份
    Hadoop可以通过配置来让Namenode将他的持久化状态文件写到不同的文件系统中，这种写操作是同步并且是原子化的。
    比较常见的配置是在将持久化状态写到本地硬盘的同时，也写入到一个远程挂载的网络文件系统
二、运行一个辅助的Namenode（Secondary Namenode）
    Secondary Namenode 并不能用作Namenode，它主要作用是定期将Namespace镜像与操作日志文件合并，以防止操作日志文件变得过大，通常，Secondary Namenode运行在一个单独的物理机上，因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份
 
Secondary NameNode介绍
    是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每个集群都有一个Secondary NameNode，并且部署一个单独的服务器上
    Secondary NameNode不同于Namenode，它不接受或者记录任何实时的数据变化，但是它与NameNode进行通信，以便定期的保存HDFS元数据的快照。由于NameNode是单点的，通过Secondary  NameNode的快照功能，可以将NameNode的宕机时间和数据损失降低到最小
 
Datanode介绍
    是文件系统的工作节点，他们根据客户端或者是Namenode的调度存储和检索数据，并且定期向Namenode发送他们所存储的块的列表
    集群中的每个服务器都运行一个DataNode后台程序，这个后台程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统，当需要通过客户端读/写某个数据时，先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作，然后，客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通信，并且对相关的数据块进行读/写操作。
 
Hadoop文件读取

 

 


 

  1. client端通过DistributedFileSystem对象的open函数调用Namenode请求文件块所在的位置（三个副本位置都会获取到），然后返回给client端。
  2. client端在FSDataInputSteam调用read函数，然后连接文件第一个块最近的DataNode，第一个读取完毕后，再查找存储下一个块所在最近的DataNode，直到整个文件块读取完毕后，返回给client端，并关闭读流close函数
 
Hadoop文件写入

 

 

DataNode中的副本是异步完成的
  1. client端通过调用DistributedFileSystem对象中的create()函数在NameNode的文件系统命名空间中创建一个新文件。
  2. Namenode会通过多种验证保证新的文件不存在文件系统中，并且确保请求client端拥有创建文件的权限。当所有验证通过时，NameNode会创建一个新文件的记录，如果创建失败则抛处IOException异常；如果成功，则DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream给client端用来写入数据。其中FSDataOutputStream包含一个数据流对象DFSOutputStream，client端将使用它来处理和DataNode即NameNode之间的通信。
  3. 当client端写入数据时，DFSOutputStream会将文件分割成包，然后放入一个内部队列，我们成为“数据队列”
  4. DataStream会将这些小的文件包放入数据流中，DataStreamer的作用是请求NameNode为新的文件包分配合适的DataNode存放副本，返回的DataNode列表形成一个“管道”，
                假设副本数为3，name这个管道中就会有3个DataNode，DataStreamer将文件包以流的方式传送给队列中的第一个DataNode。第一个DataNode会存储这个包，然后将它推送到第二个DataNode中，随后照这样进行，直到管道中的最后一个DataNode。
        DFSOutputStream同时也会保存一个包的内部队列，用来等待管道中的DataNode返回确认信息，这个队列被称为确认队列，只有当所有的管道中的DataNode都返回了写入成功的信息文件包，才会从确认队列中删除
 
HDFS写入失败如何处理
  1.   HDFS首先会关闭管道。
  2.  然后在确认通知队列中的文件包都会被添加到数据队列的前端，当前存放于正常工作的DataNode之上的文件块会被赋予一个新的身份，并且和NameNode进行关联。
  3. 失败的DataNode过段时间从故障中恢复过来，之前存放进去的部分数据块会被删除，然后管道把失败的DataNode删除
  4. 在步骤2中的文件块继续被写到管道中的另外两个DataNode中
  5. 最后NameNode会注意到现在的文件块副本数没有达到配置属性要求，会在另外的DataNode上重新安排创建一个副本，随后的文件会正常执行写入操作
 
格式化文件
  重新格式化步骤：
  1. 重新格式化意味着集群的数据会被全部删除，格式化前需考虑数据备份或转移问题，
  2. 先删除主节点（namenode节点），Hadoop的临时存储目录tmp、namenode存储永久性元数据目录dfs/name、Hadoop系统日志文件目录log中的内容（删除内容，而不是删除文件夹）
  3. 删除所有数据节点（datanode节点），Hadoop的临时存储目录tmp、namenode存储永久性元数据目录dfs/name、Hadoop系统日志文件目录log中内容
  4. 格式化一个新的分布式文件系统
注意事项：
  • Hadoop的临时存储目录tmp（即core-site.xml配置文件中的hadoop.tmp.dir属性，默认值是/tmp/hadoop-${user.name}）,如果没有配置hadoop.tmp.dir属性，那么hadoop格式化时将会在/tmp目录下创建一个目录
  • Hadoop的namenode元数据目录（即hdfs-site.xml配置文件中dfs.namenode.name.dir属性，默认值是${hadoop.tmp.dir}/dfs/name）,同意如果没有配置该属性，那么hadoop在格式化时将自行创建，
  • 必须注意格式化前必须清楚所有子节点（DataNode节点）dfs/name 下的内容，否则在启动hadoop时子节点的守护进程会启动失败。因为如果该文件内容存在，格式化时就不会重新创建该目录，则clusterID ,namespaceID与主节点（namenode）不一致，从而hadoop启动失败
 
Hadoop安装包的目录结构
  • bin ： Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop
  • etc ： Hadoop配置文件所在的目录，包括core-site.xml  、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 等从Hadoop1.0继承而来的配置文件和yam-site.xml等Hadoop2.0新增的配置文件
  • include ： 对外提供的变成库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用c++定义的，通常用于C++程序访问HDFS或者编写MapReduce程序。
  • lib ： 该目录包含了Hadoop对外提供的变成动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用
  • libexec ： 各个服务对用的shell 配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。
  • sbin ： Hadoop管理脚本所在的目录，主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本
  • share ： Hadoop各个模块编译后的jar包所在目录
 
HDFS的配置文件主要有两个
hdfs-site.xml
 
属性
默认值
属性说明
dfs.name.dir
${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
NameNode元数据保存路径，多个守则以 “ , ” 分割，不能有空格
dfs.data.dir
${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
datanode保存数据库的目录，同上可设置多个
fs.chexkpoint.period
3600秒
每隔3600秒secondaryNameNode执行checkpoint来合并fsimage和edits（就是edits与fsimage合并）
fs.checkpoint.size
67108864(64M)
当edits文化部达到64M时secondaryNameNode执行checkpoint来合并fsimage和eidts
dfs.block.size
67108864(64M)
hdfs每个文件块的大小（HDFS1.0默认64；HDFS2.0默认128）
dfs.replication
3
指定副本数；（之后的修改不会对已经上传的文件起作用）
dfs.permissions
true
文件操作时的权限检查表示，最好设置成false把，不然操作HDFS可能会报权限异常
core-site.xml
 
参数
属性值
解释
fs.dafaultFS
NameNode URL
hdfs://host:port
io.file.buffer.size
131072
SequenceFiles文件中，读写缓存size设定
 
 1 <configuration>
 2     <property>
 3          <name>fs.defaultFS</name>
 4          <value>hdfs://master:9000</value>
 5          <description> 
 6             master为服务器IP地址，其实也可以使用主机名                               </description>
 7      </property> 
 8     <property>
 9          <name>io.file.buffer.size</name> 
10         <value>131072</value>
11          <description>
12             该属性值单位为KB，131072KB即为默认的64M
13         </description>
14      </property> 
15 /configuration>

 

 
hdfs-site.xml 配置NameNode
 
参数
 属性值
解释
dfs.namenode.name.dir
在本地文件系统所在的NameNode的存储空间和持续化处理日志
如果这是一个以逗号分隔的目录列表，然后将名称表被复制的所有目录，以备不时之需
dfs.namenode.hosts/
 
dfs.namenode.hosts.exclude
Datanodes permitted/excluded列表
如有必要，可以使用这些文件来控制允许数据节点的列表
 
dfs.blocksize
268435456
大写的文件系统HDFS块大小为256MB
dfs.namenode.handler.count
100
设置更多的namenode线程，处理从datanode发出的大量RPC请求
 
例
 1 <configuration>
 2     <property> 
 3          <name>dfs.replication</name>
 4          <value>1</value>
 5          <description>分片数量，伪分布式将其配置成1即可</description>
 6      </property>
 7      <property>
 8          <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 9          <value>/usr/local/hadoop/tmp/namenode</value>
10          <description>命名空间和事务在本地文件系统永久存储的路径</description> 
11     </property> 
12     <property> 
13          <name>dfs.namenode.hosts</name>
14          <value>slaver1, slaver2</value>
15          <description>datanode1, datanode2分别对应DataNode所在服务器主机名</description>
16      </property>
17      <property>
18          <name>dfs.blocksize</name>
19          <value>268435456</value> 
20          <description>大文件系统HDFS块大小为256M，默认值为64M</description>
21      </property>
22      <property> 
23          <name>dfs.namenode.handler.count</name>
24          <value>100</value>
25          <description>更多的NameNode服务器线程处理来自DataNodes的RPCS</description>
26      </property>
27  </configuration>

 

 
配置DataNode实例
1 <configuration>
2     <property>
3          <name>dfs.datanode.data.dir</name>
4          <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/datanode</value>
5          <description>DataNode在本地文件系统中存放块的路径</description>
6      </property>
7  </configuration>

 

 
mapred-site.xml
配置mapreduce
 
参数
属性值
解释
mapreduce.framework.name
yarn
执行框架设置为Hadoop YARN
mapreduce.map.memory.mb
1536
对maps更大的资源限制的
maperduce.map.java.opts
-Xmx2014M
maps中对jvm child 设置更大的堆大小
mapreduce.reduce.memory.mb
3072
设置reduces对于较大的资源限制
mapreduce.reduce.java.opts
-Xmx2560M
reduces对jvm child 设置更大的堆大小
mapreduce.task.io.sort.mb
512
更高的内存限制，而对数据进行排序的效率
mapreduce.task.io.sort.factor
100
在文件排序中更多的流合并为一次
mapreduce.reduce.shuffle.prarllelcopies
50
通过reduces从更多的map中读取较多的平行 副本
例
 1 <configuration>
 2     <property>
 3          <name> mapreduce.framework.name</name>
 4          <value>yarn</value>
 5          <description>执行框架设置为Hadoop YARN</description>
 6      </property>
 7      <property>
 8          <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
 9          <value>1536</value>
10         <description>对maps更大的资源限制的</description>
11      </property>
12      <property>
13          <name>mapreduce.map.java.opts</name>
14          <value>-Xmx2014M</value>
15          <description>maps中对jvm child设置更大的堆大小</description>
16      </property>
17 <property>
18         <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
19          <value>3072</value>
20          <description>设置 reduces对于较大的资源限制</description>
21      </property> 
22     <property> 
23         <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
24         <value>-Xmx2560M</value> 
25         <description>reduces对 jvm child设置更大的堆大小</description>
26     </property>
27      <property>
28          <name>mapreduce.task.io.sort</name> 
29         <value>512</value>
30         <description>更高的内存限制，而对数据进行排序的效率</description> 
31     </property>
32      <property>
33          <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
34          <value>100</value>
35          <description>在文件排序中更多的流合并为一次</description>
36      </property>
37     <property>
38          <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
39          <value>50</value>
40          <description>通过reduces从很多的map中读取较多的平行副本</description>
41      </property>
42  </configuration>

 

yarn-site.xml
配置ResourceManager 和 NodeManager
RM : ResourceManager
NM : NodeManager
 
参数
属性值
 解释
yarn.nodemanager.aux-services
NodeManager上运行的附属服务。需配置或mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序
 
yarn.resourcemanager.hostname
MR 的hostname
 
 
 
 
 
 
 
posted @ 2019-09-29 11:07  二黑诶  阅读(256)  评论(0)  编辑  收藏  举报