Hadoop（HDFS）

HDFS写数据流程

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）。

Hadoop2.7.2副本节点选择

第一个副本在client所处的节点上
如果客户端在集群外,随机选一个.

第二个副本和第一个副本位于相同机架,随机节点

第三副本位于不同机架,随机节点

HDFS读数据流程

1）客户端通过Distributed FileSystem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

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，如果这个操作由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。
NN和2NN工作机制

1. 第一阶段：NameNode启动
（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。
NN和2NN工作机制详解：
Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。
NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode挂掉，重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。
由于Edits中记录的操作会越来越多，Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢，所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中，照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。
SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint（触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和Edits中数据写满了）。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作，首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动Edits的目的是给Edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地，然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode，重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可，因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。
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>3600</value>
</property>

（2）一分钟检查一次操作次数，3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>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >

NameNode故障处理
NameNode故障后，可以采用如下两种方法恢复数据。
方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录；

1. kill -9 NameNode进程
2. 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*

3. 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录

[[e-mail] dfs]$ scp -r [e-mail]:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/

4. 重新启动NameNode

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

方法二：使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。

1. 修改hdfs-site.xml中的

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>120</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>
</property>

2. kill -9 NameNode进程
3. 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*

4. 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件

[[e-mail] dfs]$ scp -r [e-mail]:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./

[[e-mail] namesecondary]$ rm -rf in_use.lock

[[e-mail] dfs]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs

[[e-mail] dfs]$ ls
data  name  namesecondary

5. 导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint

6. 启动NameNode

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

DataNode工作机制

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（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。
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。

服役新数据节点
0. 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。

1. 环境准备
   （1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
   （2）修改IP地址和主机名称
   （3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log）
   （4）source一下配置文件

   [[e-mail] hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile
   

2. 服役新节点具体步骤
   （1）直接启动DataNode，即可关联到集群

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（2）在hadoop105上上传文件

[[e-mail] hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /

（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[[e-mail] sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-chen-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved