Hadoop学习指南：探索大数据时代的重要组成——HDFS(下)

IT知识
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2024-05-25
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）
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Hadoop学习指南：探索大数据时代的重要组成——HDFS（下）

HDFS的读写流程（面试重点）

HDFS 写数据流程

1.1 剖析文件写入

在这里插入图片描述

（1）客户端通过Distributed FileSystem 模块向NameNode 请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。 （4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 （5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用 dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。 （6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。 （7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存）， 以Packet 为单位，dn1 收到一个Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答。 （8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务 器。（重复执行3-7步）。

1.2 网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接 收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？ 节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

在这里插入图片描述

例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。 大家算一算每两个节点之间的距离。

机架感知（副本存储节点选择）

1）机架感知说明 （1）官方说明https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

（2）源码说明 Crtl + n 查找BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找chooseTargetInOrder方法。

2）Hadoop3.1.3副本节点选择

在这里插入图片描述

HDFS 读数据流程

在这里插入图片描述

（1）客户端通过DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查 询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。 （2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。 （3）DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位 来做校验）。 （4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

NameNode和SecondaryNameNode

1 NN 和 2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添 加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

在这里插入图片描述

1）第一阶段：NameNode启动 edits_001 （1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。 （2）客户端对元数据进行增删改的请求。 （3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。 （4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。 2）第二阶段：Secondary NameNode工作 （1）Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode 是否检查结果。 （2）Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。 （3）NameNode滚动正在写的Edits日志。 （4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。 （5）Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。 （6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。 （7）拷贝fsimage.chkpoint 到 NameNode。 （8）NameNode将fsimage.chkpoint 重新命名成fsimage。

2 Fsimage 和 Edits 解析

Fsimage和Edits概念

NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件

fsimage_0000000000000000000 fsimage_0000000000000000000.md5 seen_txid VERSION

（1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目 录和文件inode的序列化信息。 会被记录到Edits文件中。 （2）Edits文件：存放HDFS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 （3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字 （4）每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存 中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。

1）oiv 查看Fsimage文件 （1）查看oiv和oev命令

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs 
oiv            
apply the offline fsimage viewer to an fsimage 
oev            
apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法 hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径 （3）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ pwd 
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current 
 
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i 
fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml 
 
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如 下。

<inode> 
 <id>16386</id> 
 <type>DIRECTORY</type> 
 <name>user</name> 
 <mtime>1512722284477</mtime> 
 <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission> 
 <nsquota>-1</nsquota> 
 <dsquota>-1</dsquota> 
</inode> 
<inode> 
 <id>16387</id> 
 <type>DIRECTORY</type> 
 <name>atguigu</name> 
 <mtime>1512790549080</mtime> 
 <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission> 
 <nsquota>-1</nsquota> 
 <dsquota>-1</dsquota> 
</inode> 
<inode> 
 <id>16389</id> 
 <type>FILE</type> 
 <name>wc.input</name> 
 <replication>3</replication> 
 <mtime>1512722322219</mtime> 
 <atime>1512722321610</atime> 
 <perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize> 
 <permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission> 
 <blocks> 
  <block> 
   <id>1073741825</id> 
   <genstamp>1001</genstamp> 
   <numBytes>59</numBytes> 
  </block> 
 </blocks> 
</inode >

思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？ 在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。 2）oev查看Edits文件 （1）基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

（2）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i 
edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop
3.1.3/edits.xml 
 
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<EDITS> 
 <EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>129</TXID> 
  </DATA> 
 </RECORD> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_ADD</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>130</TXID> 
   <LENGTH>0</LENGTH> 
   <INODEID>16407</INODEID> 
   <PATH>/hello7.txt</PATH> 
   <REPLICATION>2</REPLICATION> 
   <MTIME>1512943607866</MTIME> 
   <ATIME>1512943607866</ATIME> 
   <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> 
   <CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_
1544295051_1</CLIENT_NAME> 
   <CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE> 
   <OVERWRITE>true</OVERWRITE> 
   <PERMISSION_STATUS> 
    <USERNAME>atguigu</USERNAME> 
    <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> 
    <MODE>420</MODE> 
   </PERMISSION_STATUS> 
   <RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1
e8011d181561</RPC_CLIENTID> 
   <RPC_CALLID>0</RPC_CALLID> 
  </DATA> 
 </RECORD> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>131</TXID> 
   <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> 
  </DATA> 
 </RECORD> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>132</TXID> 
   <GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2> 
    </DATA> 
 </RECORD> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>133</TXID> 
   <PATH>/hello7.txt</PATH> 
   <BLOCK> 
    <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> 
    <NUM_BYTES>0</NUM_BYTES> 
    <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> 
   </BLOCK> 
   <RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID> 
   <RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID> 
  </DATA> 
 </RECORD> 
 <RECORD> 
  <OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE> 
  <DATA> 
   <TXID>134</TXID> 
   <LENGTH>0</LENGTH> 
   <INODEID>0</INODEID> 
   <PATH>/hello7.txt</PATH> 
   <REPLICATION>2</REPLICATION> 
   <MTIME>1512943608761</MTIME> 
   <ATIME>1512943607866</ATIME> 
   <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE> 
   <CLIENT_NAME></CLIENT_NAME> 
   <CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE> 
   <OVERWRITE>false</OVERWRITE> 
   <BLOCK> 
    <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID> 
    <NUM_BYTES>25</NUM_BYTES> 
    <GENSTAMP>1016</GENSTAMP> 
   </BLOCK> 
   <PERMISSION_STATUS> 
    <USERNAME>atguigu</USERNAME> 
    <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME> 
    <MODE>420</MODE> 
   </PERMISSION_STATUS> 
  </DATA> 
 </RECORD> 
</EDITS >

思考：NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？

3 CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。 [hdfs-default.xml]

<property> 
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> 
  <value>3600s</value> 
</property>

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name> 
<value>1000000</value> 
<description>操作动作次数</description> 
</property> 
<property> 
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name> 
<value>60s</value> 
<description> 1 分钟检查一次操作次数</description> 
</property>

DataNode

1 DataNode 工作机制

在这里插入图片描述

（1）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。 （2）DataNode 启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上 报所有的块信息。 DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时；

<property> 
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> 
<value>21600000</value> 
<description>Determines block reporting interval in 
milliseconds.</description> 
</property>

DN扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时

<property> 
<name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name> 
<value>21600s</value> 
<description>Interval in seconds for Datanode to scan data 
directories and reconcile the difference between blocks in memory and on 
the disk. 
Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described 
in dfs.heartbeat.interval. 
</description> 
</property>

（3）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。 （4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

2 数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和 绿灯信号（0）， 但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据 损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？ 如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。

  • （1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。
  • （2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。
  • （3）Client 读取其他DataNode上的Block。
  • （4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）
  • （5）DataNode 在其文件创建后周期验证CheckSum。

3 掉线时限参数设置

在这里插入图片描述

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>
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