大数据技术之_04_Hadoop学习_02_HDFS_DataNode(面试开发重点)+HDFS 2.X新特性

☆樱花仙子☆ 提交于 2020-01-14 04:50:28

第6章 DataNode(面试开发重点)6.1 DataNode工作机制6.2 数据完整性6.3 掉线时限参数设置6.4 服役新数据节点6.5 退役旧数据节点6.5.1 添加白名单6.5.2 黑名单退役6.6 Datanode多目录配置第7章 HDFS 2.X新特性7.1 集群间数据拷贝7.2 小文件存档7.3 回收站7.4 快照管理


第6章 DataNode(面试开发重点)

6.1 DataNode工作机制

DataNode工作机制,如下图所示。

  • 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。

6.2 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)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum,如下图所示。

6.3 掉线时限参数设置


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

6.4 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、修改主机名称、修改主机名称和ip地址映射、永久关闭防火墙、重启系统


(3)删除原来HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-2.7.2/data和/logs目录)
(4)source一下配置文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile

(5)先启动集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

2、服役新节点具体步骤
(1)直接单独启动hadoop105的DataNode,即可关联到集群

[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

如下图所示:

(2)测试:在hadoop105上传文件

[atguigu@hadoop105 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

[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.shstarting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.outTime Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.5 退役旧数据节点

6.5.1 添加白名单

  添加到白名单的主机节点,都允许访问NameNode,不在白名单的主机节点,都会被退出。
配置白名单的具体步骤如下:
(1)在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim dfs.hosts

添加如下主机名称(不添加hadoop105)

hadoop102hadoop103hadoop104

(2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

<!-- 白名单信息 --><property>    <name>dfs.hosts</name>    <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value></property>

(3)配置文件分发

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

(4)刷新NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodesRefresh nodes successful

(5)更新ResourceManager节点

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes19/02/07 11:25:58 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.25.103:8033

(6)在web浏览器上查看


(7)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.shstarting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.outTime Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.5.2 黑名单退役

  在黑名单上面的主机都会被强制退出。
0、先恢复现场
(1)注释掉hdfs-site.xml配置文件中dfs.hosts属性
(2)配置文件分发

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

(3)单独关闭hadoop105的DataNode

[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

(4)刷新NameNode、刷新ResourceManager

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodesRefresh nodes successful[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.25.103:8033

(5)检查Web浏览器,发现105节点的状态为Dead,说明数据节点105没有启动,如下图所示:


(6)然后我们启动105节点,恢复现场
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanodestarting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-datanode-hadoop105.out

现场恢复后如下图所示:

1、在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim dfs.hosts.exclude

添加如下主机名称(要退役的节点)

hadoop105

2、在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

<!-- 黑名单信息 --><property>    <name>dfs.hosts.exclude</name>    <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value></property>

注释掉【白名单信息】,添加上【黑名单信息】

3、配置文件分发

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

4、刷新NameNode、刷新ResourceManager

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodesRefresh nodes successful[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes19/02/07 20:29:54 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.25.103:8033

5、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,如下图所示:

6、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,如下图所示:


停止该节点及节点资源管理器(单节点退出):
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanodestopping datanode[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanagerstopping nodemanager

检查Web浏览器,查看【Last contact(上次连接时间)】

7、如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.outTime Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

注意:不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。

6.6 Datanode多目录配置

1、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。
2、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>

3、配置文件分发

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

4、关闭集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/stop-dfs.sh Stopping namenodes on [hadoop102]hadoop102: stopping namenodehadoop102: stopping datanodehadoop104: stopping datanodehadoop103: stopping datanodeStopping secondary namenodes [hadoop104]hadoop104: stopping secondarynamenode[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/stop-yarn.sh stopping yarn daemonsstopping resourcemanagerhadoop103: stopping nodemanagerhadoop102: stopping nodemanagerhadoop104: stopping nodemanagerno proxyserver to stop

5、删除HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-2.7.2/data和/logs目录)

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/

6、格式化NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

7、启动集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh Starting namenodes on [hadoop102]hadoop102: starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-namenode-hadoop102.outhadoop102: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-datanode-hadoop102.outhadoop104: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-datanode-hadoop104.outhadoop103: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-datanode-hadoop103.outStarting secondary namenodes [hadoop104]hadoop104: starting secondarynamenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-secondarynamenode-hadoop104.out[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh starting yarn daemonsstarting resourcemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/yarn-atguigu-resourcemanager-hadoop103.outhadoop104: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/yarn-atguigu-nodemanager-hadoop104.outhadoop102: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/yarn-atguigu-nodemanager-hadoop102.outhadoop103: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/yarn-atguigu-nodemanager-hadoop103.out

8、上传数据测试

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/kongming.txt /[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/README.txt /

9、查看目录内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data1/current/BP-455082023-192.168.25.102-1549543741292/current/finalized/subdir0/subdir0[atguigu@hadoop102 subdir0]$ ll总用量 8-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 31 2月   7 20:56 blk_1073741825-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 11 2月   7 20:56 blk_1073741825_1001.meta[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825wo shi kong ming 我是孔明------------------------------[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data2/current/BP-455082023-192.168.25.102-1549543741292/current/finalized/subdir0/subdir0[atguigu@hadoop102 subdir0]$ ll总用量 8-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1366 2月   7 20:57 blk_1073741826-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   19 2月   7 20:57 blk_1073741826_1002.meta[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741826For the latest information about Hadoop, please visit our website at:   http://hadoop.apache.org/core/and our wiki, at:   http://wiki.apache.org/hadoop/............[atguigu@hadoop102 subdir0]$ 

第7章 HDFS 2.X新特性

7.1 集群间数据拷贝

1、scp实现两个远程主机之间的文件复制

scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt        // 推 pushscp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt    // 拉 pullscp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt root@hadoop104:/user/atguigu      // 是通过本地主机中转实现两个远程主机的文件复制;如果在两个远程主机之间ssh没有配置的情况下可以使用该方式。

2、采用distcp命令实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop distcp hdfs://haoop102:9000/user/atguigu/hello.txt hdfs://hadoop103:9000/user/atguigu/hello.txt

7.2 小文件存档


案例实操
(1)需要启动YARN进程
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

(2)归档文件
把/user/atguigu/input/目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件,并把归档后文件存储到/user/atguigu/output/路径下。

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop archive -archiveName input.har -p /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output/

(3)查看归档

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -lsr /user/atguigu/output/input.har[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -lsr har:///user/atguigu/output/input.har

(4)解归档文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp har:///user/atguigu/output/input.har/* /user/atguigu/

7.3 回收站

开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、备份等作用。
1、回收站参数设置及工作机制


2、启用回收站


修改core-site.xml,配置垃圾回收时间为1分钟。
<property>    <name>fs.trash.interval</name>    <value>1</value></property>

3、查看回收站
回收站在集群中的路径:/user/atguigu/.Trash/…
4、修改访问垃圾回收站用户名称
进入垃圾回收站用户名称,默认是dr.who,修改为atguigu用户
core-site.xml

<property>    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>    <value>atguigu</value></property>

5、配置文件分发

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync core-site.xml

6、启动集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh 

7、通过程序删除的文件不会经过回收站,需要调用moveToTrash()才进入回收站

Trash trash = New Trash(conf);trash.moveToTrash(path);

8、恢复回收站数据

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv /user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu/input/ /user/atguigu/input/

9、清空回收站

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -expunge

7.4 快照管理


案例实操
(1)开启/禁用指定目录的快照功能
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -allowSnapshot /user/atguigu/input/Allowing snaphot on /user/atguigu/input/ succeeded[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -disallowSnapshot /user/atguigu/input/

(2)对目录创建快照

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -createSnapshot /user/atguigu/input/Created snapshot /user/atguigu/input/.snapshot/s20190207-221706.618

通过web访问:http://hadoop102:50070/explorer.html#/user/atguigu/input/.snapshot/s20190207-221706.618 // 快照和源文件使用相同数据

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -lsr /user/atguigu/input/.snapshot/

(3)指定名称创建快照

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -createSnapshot /user/atguigu/input miao190209

(4)重命名快照

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -renameSnapshot /user/atguigu/input/ miao190209 atguigu190209

(5)列出当前用户所有可快照目录

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs lsSnapshottableDir

(6)比较两个快照目录的不同之处

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs snapshotDiff /user/atguigu/input/ . .snapshot/atguigu190209

(7)恢复快照

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -cp /user/atguigu/input/.snapshot/s20190207-221706.618 /user/
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