Hadoop之DataNode工作流程

本文深入解析HDFS的数据存储机制,包括Block的默认大小设定、自定义修改方式,以及写入和读取流程。阐述了HDFS如何通过Block进行数据划分,实现文件存储,并详细描述了HDFSClient与NameNode、DataNode之间的交互过程。

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一、简介

DataNode提供真实文件数据的存储服务,通过文件块(block最基本的存储单位)来存储对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。

HDFS默认Block大小是128MB,以一个256MB文件,共有256/128=2个Block;不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间

如果进行数据块的自定义需要修改hdfs-site.xml文件,例如:

    <property>
    <name>dfs.block.size</name>
    <value>128m</value>    --修改为128M
    <description>Block size</description>
    </property>

二、写操作

1.准备工作

首先,HDFS client会去询问NameNoed,看哪些DataNode可以存储Block A,file.txt文件的拆分是在HDFS client中完成的,拆分成了3个Block(A B C).因为NameNode存储着整个文件系统的元数据,它知道哪个DataNode上有空间可以存储这个Block A.

NameNode通过查看它的元数据信息,发现DataNode1、2、7上有空间可以存储Block A,预示将此信息高速HDFS Client.

HDFS Client接到NameNode返回的DataNode列表信息后,它会直接联系第一个DataNode-DataNode 1,让它准备接收Block A--实际上就是建立彼此之间的TCP连接。然后将Block A和NameNode返回的所有关于DataNode的元数据一并传给DataNode1.

在DataNode1与HDFS Client建立好TCP连接后,它会把HDFS Client要写Block A的请求顺序传给DataNode2(在与HDFS Client建立好TCP连接后从HDFS Client获得的DataNode信息),要求DataNode2也准备好接收Block A(建立DataNode2到DataNode1的TCP连接)。

同上,建立DataNode2到DataNode7的TCP连接

当DataNode7准备好之后,它会通知DataNode2,表示可以开始接收Block A

同理,当DataNode2准备好之后,他会通知DataNode1,表明可以开始接收Block A

当HDFS Client接收到DataNode1的成功反馈信息后,说明这3个DataNode都已经准备好了,HDFS Client就会开始往这三个DataNode写入Block A

2.写流程

在DataNode1 2 7都准备好接收数据后,HDFS Client开始往DataNode1写入Block A数据。同准备工作一样,当DataNode1接受完A数据后,它会顺序将Block A数据传输给DataNode2,然后DataNode2再传输给DataNode7.每个DataNode在接受完Block A 数据后,会发消息给NameNode,告诉他Block数据已经接收完毕,NameNode同时会根据它接收到的小心更新它保存的文件系统元数据信息。当Block A成功写入3个DataNode之后,DataNode1会发送一个成功消息给HDFS Client,同时HDFS Client也会发一个Block A成功写入的信息给NameNode,之后HDFS Client才能开始继续处理下一个Block:Block B

三、读流程

首先,HDFS Client会先去联系NameNode,询问file.txt总共分为几个Block ,而且这些Block分别存放在哪些DataNode上。由于每个Block都会存在几个副本,所以NameNode会把file.txt文件组成的Block对应的所有DataNode列表都返回给HDFS Client.然后HDFS Client会选择DataNode列表里的第一个DataNode去读取对应的Block,比如Block A存储在DataNode 1 2 7,那么HDFS Client会到DataNode1去读取Block A,Block c存储在DataNode7 8 9那么HDFS Client就回到DataNode7去读取Block C

 

<think>嗯,用户问的是关于Hadoop中如何指定DataNode迁移到另一个节点。首先,我需要确认HadoopDataNode迁移通常涉及哪些机制。Hadoop本身没有直接的命令来迁移特定的DataNode,但可以通过调整HDFS的平衡和副本策略来实现。 首先想到的是HDFS的Balancer工具,它用于平衡集群中的数据分布。但Balancer主要是根据节点的存储使用情况自动平衡,可能无法精确指定迁移某个DataNode的数据。用户可能需要更细粒度的控制。 接下来,HDFS的副本放置策略。默认情况下,HDFS会根据机架感知策略放置副本。如果需要迁移数据到特定节点,可能需要修改这个策略,但这对用户来说可能比较复杂,需要自定义Java类,这可能不太友好。 然后,HDFS的decommissioning(下线)和commissioning(上线)机制。通过下线一个DataNode,HDFS会自动将其数据复制到其他可用节点。但用户的需求是指定迁移到另一个特定节点,而不是自动选择。这时候可能需要结合Balancer的排除参数,或者调整副本策略,让新副本优先写入目标节点。 还有,Hadoop的存储类型和存储策略也可能影响数据的位置。可以设置特定存储类型,并将目标节点标记为该类型,然后调整存储策略,但这种方法可能需要更多的配置步骤。 另外,直接使用hdfs命令,比如hdfs dfs -mv或者distcp,但这些都是针对目录级别的操作,可能无法精确迁移某个DataNode的数据,因为DataNode存储的是块,而不是文件路径。 还需要考虑HDFS的块管理机制。每个文件由多个块组成,分布在不同的DataNode上。迁移特定DataNode的块可能需要干预NameNode的块分配策略,或者手动移动块文件,但这样风险很高,容易导致数据不一致。 可能用户的实际需求是希望将某个DataNode上的数据全部迁移到另一个新节点,比如硬件更换或维护。这时候正确的做法应该是先decommission旧节点,让系统自动复制数据到其他节点,然后将新节点加入集群,再运行Balancer平衡数据。但用户可能希望直接将数据迁移到指定节点,而不是随机分配。 这时候可能需要结合Balancer的exclude参数,将目标节点排除,迫使数据迁移到特定节点。或者调整Balancer的阈值,使其更积极地迁移数据到目标节点。 另外,可能需要检查Hadoop的文档或社区是否有相关的最佳实践或工具,比如是否有第三方工具支持定向迁移,或者通过脚本自定义迁移流程。 总结下来,可能的步骤是:1. 使用decommission下线旧节点,触发数据复制到其他节点;2. 使用Balancer配合排除参数,控制数据迁移到目标节点;3. 或者自定义副本放置策略,确保新数据写入目标节点,然后手动触发重新复制旧数据。需要详细说明每个步骤的具体操作和命令,同时提醒用户注意数据备份和监控迁移过程。</think>在Hadoop中指定DataNode迁移数据到另一个节点,通常需要结合HDFS的平衡机制和手动配置。以下是分步说明: --- ### 一、基本原理 HDFS通过以下机制实现数据迁移: 1. **Balancer工具**:自动平衡数据分布 2. **Decommission机制**:下线节点时触发数据迁移 3. **手动指定策略**:通过配置控制数据流向 --- ### 二、通过Balancer指定迁移(推荐方案) #### 步骤1:设置Balancer排除策略 在`hdfs-site.xml`中添加配置,限制Balancer只向目标节点迁移数据: ```xml <property> <name>dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves</name> <value>50</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name> <value>10485760</value> <!-- 10MB/s --> </property> ``` #### 步骤2:生成节点列表文件 创建`exclude.txt`文件,列出允许接收数据的节点: ``` target-datanode-ip:50010 ``` #### 步骤3:运行Balancer ```bash hdfs balancer \ -Ddfs.balancer.movedWinWidth=5400000 \ -Ddfs.datanode.balance.max.concurrent.moves=50 \ -exclude -f exclude.txt ``` --- ### 三、通过Decommission强制迁移 #### 步骤1:创建exclude文件 在NameNode的`exclude`文件中添加要迁移的DataNode: ```bash echo "source-datanode-ip" >> $HADOOP_HOME/etc/hadoop/dfs.exclude ``` #### 步骤2:刷新NameNode配置 ```bash hdfs dfsadmin -refreshNodes ``` #### 步骤3:等待迁移完成 此时系统会自动将数据复制到其他可用节点(包括目标节点) --- ### 四、验证迁移结果 1. 检查集群状态: ```bash hdfs dfsadmin -report ``` 2. 检查块分布: ```bash hdfs fsck / -files -blocks -locations ``` --- ### 五、注意事项 1. **带宽控制**:大规模迁移时需限制带宽 2. **副本策略**:确保目标节点满足副本放置策略 3. **监控指标**:重点关注`UnderReplicatedBlocks`和`PendingReplicationBlocks` 4. **数据完整性**:迁移后必须进行fsck验证 --- ### 六、高级方案(开发级别) 可通过实现自定义`BlockPlacementPolicy`控制数据分布: ```java public class CustomPlacementPolicy extends BlockPlacementPolicyDefault { @Override public DatanodeStorageInfo[] chooseTarget(...) { // 自定义选择目标节点的逻辑 } } ``` 在`hdfs-site.xml`中配置: ```xml <property> <name>dfs.block.replicator.classname</name> <value>com.example.CustomPlacementPolicy</value> </property> ``` --- 建议优先使用Balancer方案,开发级方案需要重新编译Hadoop代码并全面测试。执行前务必做好数据备份!
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