HDFS原理简介及功能

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原创最新推荐文章于 2026-04-20 10:57:59 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

HDFS四大机制的总结这篇文章主要就HDFS的四大机制来做一些较为详细的说明。 HDFS的四大机制：心跳机制(heartbeat)、安全模式、副本存放策略(机架策略)、负载均衡。四大机制 1.心跳机制(heartbeat): (1)hadoop是一个Master/Slave结构，Master中有NameNode和ResourceManager,Slave中有DataNode和NodeManager； (2)Maste... 阅读详情

HDFS

Hadoop分布式文件系统，是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，其次他是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色

HDFS组成架构

NameNode:

NameNode是一个中心服务器，就是Master
负责管理文件系统的名字空间以及客户端的访问
配置副本策略
管理数据库

DataNode: 就是Slave，namenode下达命令，datanode执行实际操作

负责存储实际的数据块
执行数据块的读/写操作

SecondaryNameNode：

当namenode不行时并不能马上替换namenode并提供服务
辅助namenode，分担工作量，比如定期Fsimage和Edits，并推送namenode
在紧急情况下，可辅助恢复namenode

1.2 HDFS优缺点

优点：

高容错性

数据自动保存多个副本，通过增加副本的形式提高高容错性

某一个副本丢失后可以自动恢复

适合处理大数据

数据规模：能够处理数据规模达到GB TB 甚至PB级别

文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大

可构建在廉价机器上，通过多副本机制提高可靠性

缺点：

不适合低延时数据访问
无法高效的对大量小文件进行存储

存储大量小文件会占用namenode大量的内存来存储文件目录和块信息，这样不可取，因为namenode内存是有限的

小文件存储的寻址时间会超过读取时间，违反了HDFS的设计目标

不支持并发写入，文件修改

同一时间同一文件只能有一个用户执行写操作，不允许多个线程同时写

仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改

HDFS文件块大小

HDFS的文件是在物理上是分块数据（Block），块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定的

为什么块的大小不能太大也不能太小？

太小的会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置，太大的话，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间，导致程序在处理时会非常慢

HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率

HDFS的shell命令

（1）-help：输出这个命令参数

（2）-ls: 显示目录信息

         hadoop fs -ls /   列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 

         -hadoop fs -ls -R /   列出hdfs文件系统所有的目录和文件

（3）-mkdir：在HDFS上创建目录

（4）-test    测试检查目录或者文件是否存在

　使用方法：hadoop fs -test -[ezd] URI  ：

                  -e 检查文件是否存在。如果存在则返回0。
   　　　　 -z 检查文件是否是0字节。如果是则返回。

                  -d 如果路径是个目录，则返回0，否则返回1。

（5）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

用法：hadoop fs -moveFromLocal <local src> <hdfs dst>

与put相类似，命令执行后源文件 local src 被删除

 （6）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

用法：hadoop fs -appendToFile <local src> <hdfs dst>

将一本地文件中的内容拼接在hdfs文件中

（7）-cat：显示文件内容

（8）-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

（9）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

 用法：hadoop fs -copyFromLocal <local src> <hdfs dst>

（10）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地

用法：hadoop fs -copyToLocal <local src> <hdfs dst>

（11）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

用法：hadoop fs -cp <hdfs file> <hdfs file>

（12）-mv：在HDFS目录中移动文件

用法：hadoop fs -mv <hdfs file> <hdfs file>

（13）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地

（14）-getmerge：合并下载多个文件

（15）-put：等同于copyFromLocal

用法：hadoop fs -put <local file> <hdfs file>

（hdfs file的父目录一定要存在，否则命令不会执行）

（16）-tail：显示一个文件的末尾

用法：hadoop fs -tail <hdfs file>

（17）-rm：删除文件或文件夹

hadoop fs -rm <hdfs file>    删除文件

hadoop fs -rm -r <hdfs dir>    删除目录

（18）-rmdir：删除空目录

（19）-du统计文件夹的大小信息

（20）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量

简单描述Shuffle过程环形缓冲区的作用？

key，value从map()方法输出，被outputcollector收集通过getpartitioner()方法获取分区号，在进入环形缓冲区。默认情况下，环形缓冲区大小值为100MB。当map输入的数据进入环形缓冲区的量达到80MB以上时，那么开始执行溢写过程，溢写过程中如果有其他数据进入，那么由剩余的百分之20反向写入。溢写过程会根据key，value先进行分区，后进行排序，最终maptask溢写文件经过归并排序后落入本地磁盘，reduceTask将多个mapTask下相同分区的数据copy到不同的reduceTask中进行归并排序后一次读取一组数据给reduce()函数

简述Hdfs的默认副本策略？这样做有什么好处？

第一个副本在客户端所处的节点上。如果客户端在集群外（意思就是执行上传的服务器不属于集群的节点），则随机再机架上选一个；
第二个副本和第一个副本位于相同机架随机节点上
第三个副本位于不同机架，随机节点。优点：该策略减少了机架间的写流量，通常可以提高写性能。机架故障的机会远小于节点故障的机会。所以此策略不会影响数据的可靠性和可用性保证

简单描述你对Hadoop集群SafeMode模式的理解？

集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作），集群属于只读状态。但是严格来说，只是保证HDFS元数据信息的访问，而不保证文件的访问。集群启动完成后，自动退出安全模式，如果集群处于安全模式，想要完成写操作，需要离开安全模式。（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态）（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）。对于全新创建的HDFS集群，NameNode启动后不会进入安全模式，因为没有Block信息

NodeManager主动向ResourceManager发送心跳，namenode也是主动向datanode发送心跳 ( 错 )

hdfs的文件的上传、下载流程

MapReduce核心思想

序列化概述

MapReduce工作流程

hdfs的默认副本策略

·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

第三个副本位于不同机架，随机节点

nn和2nn的工作机制？2nn有什么作用？集群的故障处理、集群的安全模式

集群的故障处理

NameNode故障后，可以采用如下两种方法恢复数据

将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录
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

集群的安全模式

·查看安全模式状态：bin/hdfs dfsadmin -safemode get

·进入安全模式状态：bin/hdfs dfsadmin -safemode enter

·离开安全模式状态：bin/hdfs dfsadmin -safemode leave

·等待安全模式状态：bin/hdfs dfsadmin -safemode wait

dn的工作机制

·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

判断dn的离线

1．DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信

2．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

3．HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒

4．如果定义超时时间为TimeOut

添加新节点

1．在hadoop01主机上再克隆一台hadoop04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(data和logs)

4．source一下配置文件

5．直接启动DataNode，即可关联到集群

6．在hadoop04上上传文件

7．如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

什么是黑名单？什么是白名单？如何退役旧节点？如何设置白名单？

1．在黑名单上面的主机都会被强制退出

2．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

3．添加白名单，黑名单退役；不允许白名单和黑名单中同时出现一个主机名称

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

添加主机名称(不添加hadoop04)

hadoop01

hadoop02

hadoop03

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

    <property>

           <name>dfs.hosts</name>

           <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>

    </property>

·配置文件分发：myrsync hdfs-site.xml

·刷新NameNode：hdfs dfsadmin -refreshNodes

·更新ResourceManager节点：yarn rmadmin -refreshNodes

通过代码验证集群的配置文件的优先级

@Test

public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

// 1 获取文件系统
       Configuration configuration = new Configuration();
       configuration.set("dfs.replication", "2");
       FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");
// 2 上传文件
       fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭资源
       fs.close();
       System.out.println("over");
}

将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
   <property>
       <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

参数优先级排序：客户端代码中设置的值 >ClassPath下的用户自定义配置文件 >然后是服务器的默认配置

通过代码验证seek指定位置下载

（1）下载第一块

@Test

public void readFileSeek1() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
 // 1 获取文件系统
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang");
    // 2 获取输入流
    FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
    // 3 创建输出流
    FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part1"));
   // 4 流的拷贝
    byte[] buf = new byte[1024];
    for(int i =0 ; i < 1024 * 128; i++){
       fis.read(buf);
       fos.write(buf);
    }
   // 5关闭资源
    IOUtils.closeStream(fis);
    IOUtils.closeStream(fos);
    fs.close();
}
（2）下载第二块
@Test
public void readFileSeek2() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
    // 1 获取文件系统
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "jinghang"));
    // 2 打开输入流
    FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));   
    // 3 定位输入数据位置
    fis.seek(1024*1024*128);
    // 4 创建输出流
    FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part2"));
    // 5 流的对拷
    IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration); 
    // 6关闭资源
    IOUtils.closeStream(fis);
    IOUtils.closeStream(fos);

}
（3）合并文件

在Window命令窗口中进入到目录E:\，然后执行如下命令，对数据进行合并

type hadoop-2.7.2.tar.gz.part2 >> hadoop-2.7.2.tar.gz.part1

合并完成后，将hadoop-2.7.2.tar.gz.part1重新命名为hadoop-2.7.2.tar.gz。解压发现该tar包非常完整。

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