HDFS中DataNode工作机制

 

DateNode工作机制

 

 

详细流程

 

• 一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
• DataNode启动后向namenode注册，通过后，周期性（1小时）的向namenode上报所有的块信息。
• 心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳，则认为该节点不可用。
• 集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

 

数据完整性

 

• 当DataNode读取block的时候，它会计算checksum
• 如果计算后的checksum，与block创建时值不一样，说明block已经损坏。
• client读取其他DataNode上的block.
• datanode在其文件创建后周期验证checksum

 

掉线时限参数设置

 

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 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

而默认的dfs.namenode.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。

<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>
<property>
    <name> dfs.heartbeat.interval </name>
    <value>3</value>
</property>

 

DateNode目录结构

 

　　和namenode不同的是，datanode的存储目录是初始阶段自动创建的，不需要额外格式化。

 

目录：

 

　　/opt/app/hadoop/temp/dfs/data/current/BP-831402075-192.168.218.55-1627357441902/current

 

目录结构：

 

 

具体解释：

 

• storageID：存储id号
• clusterID：集群id，全局唯一
• cTime：属性标记了datanode存储系统的创建时间，对于刚刚格式化的存储系统，这个属性为0；但是在文件系统升级之后，该值会更新到新的时间戳。
• datanodeUuid：datanode的唯一识别码
• storageType：存储类型
• layoutVersion：是一个负整数。通常只有HDFS增加新特性时才会更新这个版本号。

 

服役新数据节点

 

 

需求

 

　　随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。

 

环境准备

 

• 克隆一台虚拟机node2
• 修改ip地址和主机名称，同时需要和NameNode所在的节点配置ssh免密登录
• 删除原来HDFS文件系统留存的文件
  • 在core-site.xml中配置的hadoop.tmp.dir目录下的所有文件（rm -rf /opt/app/hadoop/temp/*）

 

服役新节点具体步骤

 

1. 1. 在namenode所在节点的Hadoop安装目录的ect/hadoop目录下（/opt/app/hadoop/etc/hadoop）创建dfs.hosts文件

      [zyd@hadoop105 hadoop]$ pwd
      /opt/app/hadoop/etc/hadoop
      [zyd@hadoop105 hadoop]$ touch dfs.hosts
      [zyd@hadoop105 hadoop]$ vi dfs.hosts
      #添加如下主机名称（包含新服役的节点）
      node2
      node3
      node4 #服役的新的数据节点

       

   2. 在slaves文件中配置一下数据节点，添加包含新服役节点的主机名称

      [zyd@hadoop105 hadoop]$ vim slaves
      
      #添加如下主机名称（包含新服役的节点）
      
      node2
      
      node3
      
      node4 #服役的新的数据节点

   3. 在namenode所在节点的Hadoop的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

      <!--dfs.hosts代表改文件中的地址都为白名单，可以访问NameNode节点，与NameNode节点通信-->
      
      <property>
      
          <name>dfs.hosts</name>
      
          <value>/opt/app/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
      
      </property>

   4. 刷新namenode的数据节点信息列表：

      [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
      
      Refresh nodes successful

   5. 更新resourcemanager的资源管理节点列表：

      [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
      
      17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033

   6. 单独命令在新的数据节点启动数据节点DataNode和节点管理器NodeManager

      [zyd@hadoop105 hadoop-2.8.5]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
      
      starting datanode, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-datanode-hadoop105.out
      
      [zyd@hadoop105 hadoop-2.8.5]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
      
      starting nodemanager, logging to /opt/app/hadoop/logs/yarn-uek-nodemanager-hadoop105.out

   7. 在web浏览器上检查是否ok，如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

      [zyd@node2 sbin]$ ./start-balancer.sh
      
      starting balancer, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-balancer-node2.out
      
      Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

 

退役旧的数据节点

 

• 在namenode所在节点的Hadoop的配置文件目录（/opt/app/hadoop/etc/hadoop）下创建dfs.hosts.exclude文件

  [zyd@node2 hadoop]$ pwd
  /opt/app/hadoop/etc/hadoop
  [zyd@node2 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
  [zyd@node2 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
  # 添加如下主机名称（要退役的节点）
  node4 #要退役的数据节点

• 在namenode所在节点的Hadoop的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

  <!--dfs.hosts.exculde文件代表namenode访问的黑名单 需要退役的数据节点
  
  黑名单加入的数据节点如果也在dfs.hosts文件存在的话 不会立即退出 而是先把数据块转移到其他数据节点 然后再退役
  
  -->
  
  <property>
  
      <name>dfs.hosts.exclude</name>
  
      <value>/opt/app/hadoop/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
  
  </property>

• 刷新namenode、刷新resourcemanager

  [zyd@node2 hadoop-2. 8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
  
  Refresh nodes successful
  
  [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
  
  17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033

• 检查web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点。
• 等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役。

  [zyd@hadoop105 /]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
  
  stopping datanode
  
  [zyd@hadoop105 /]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
  
  stopping nodemanager

• 从白名单文件dfs.hosts中删除退役节点，再运行刷新节点的命令
  • 从namenode的dfs.hosts文件中删除退役节点node4

    node2
    
    node3

  • 刷新namenode，刷新resourcemanager

    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
    
    Refresh nodes successful
    
    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ yarn rmadmin -refreshNodes
    
    17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node3/192.168.1.103:8033

  • 如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

    [zyd@node2 hadoop-2.8.5]$ sbin/start-balancer.sh
    
    starting balancer, logging to /opt/app/hadoop/logs/hadoop-uek-balancer-node2.out
    
    Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

DataNode多目录配置

datanode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本。

具体配置如下：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>

Notes：

在HDFS中存在两个配置项---------需要指向一个文件

dfs.hosts：白名单文件。白名单文件中存放的就是HDFS的DataNode的地址，白名单地址会和NameNode通信，不在名单中的地址无法与NameNode通信。如果一个节点地址只在白名单，不在黑名单中，代表这个节点需要服役

dfs.hosts.exclude：黑名单文件。在这个文件中的地址不会与NameNode通信，并且如果一个节点地址在白名单与黑名单中同时出现，那么代表这个节点需要退役。

一般情况下，在去安装HDFS集群时，把这两个配置项加上之后，再去启动HDFS集群，这样的话，后期的服役和退役节点都不需要重启HDFS集群了