Hadoop之HDFS
1、HDFS概述
1.1 HDFS产出背景及定义
- HDFS产生背景：
- 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
- HDFS定义：
- HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，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的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。
1.2 HDFS优缺点
HDFS优点：
- 高容错性：
- 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
- 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
- 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级别的数据。
- 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。
- 高容错性：
HDFS缺点：
不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
无法高效的对大量小文件进行存储。
- 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
- 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
不支持并发写入、文件随机修改。
一个文件只能有一个写，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。
![]()
1.3 HDFS组成架构
- NameNode（nn）：就是Master，它 是一个主管、管理者。
- 管理HDFS的名称空间；
- 配置副本策略；
- 管理数据块（Block）映射信息；
- 处理客户端读写请求。
- DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
- 存储实际的数据块；
- 执行数据块的读/写操作。
- Client：就是客户端。
- 文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
- 与NameNode交互，获取文件的位置信息；
- 与DataNode交互，读取或者写入数据；
- Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
- Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；
- Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
- 辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode；
- 在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
1.4 HDFS文件块大小
HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。
![]()
为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
- HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；
- 如果块设置的太大，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。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
2、HDFS的Shell操作
2.1 基本语法
hadoop fs 具体命令ORhdfs dfs 具体命令（ 两个是完全相同的）
2.2 命令大全
1 | root@node1:/# hadoop fs |
2.3 常用命令实操
2.3.1 准备工作
-help：输出这个命令参数。
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14root@node1:/# hadoop fs -help rm
-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ... :
Delete all files that match the specified file pattern. Equivalent to the Unix
command "rm <src>"
-f If the file does not exist, do not display a diagnostic message or
modify the exit status to reflect an error.
-[rR] Recursively deletes directories.
-skipTrash option bypasses trash, if enabled, and immediately deletes <src>.
-safely option requires safety confirmation, if enabled, requires
confirmation before deleting large directory with more than
<hadoop.shell.delete.limit.num.files> files. Delay is expected when
walking over large directory recursively to count the number of
files to be deleted before the confirmation.创建/sanguo文件夹。
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root@node1:/# hadoop fs -mkdir /sanguo
2.3.2 上传
-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS。1
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5root@node1:/# vim shuguo.txt
输入：
shuguo
root@node1:/# hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去。1
2
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4
5root@node1:/# vim weiguo.txt
输入：
weiguo
root@node1:/# hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put。1
2
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5root@node1:/# vim wuguo.txt
输入：
wuguo
root@node1:/# hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾。1
2
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4
5root@node1:/# vim liubei.txt
输入：
liubei
root@node1:/# hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
2.3.3 下载
-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地。1
root@node1:/# hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./
-get：等同于copyToLocal，生产环境更习惯用get。
1
root@node1:/# hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
2.3.4 HDFS直接操作
ls: 显示目录信息。1
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5root@node1:/# hadoop fs -ls /sanguo
Found 3 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 14 2023-06-10 13:52 /sanguo/shuguo.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2023-06-10 13:49 /sanguo/weiguo.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2023-06-10 13:51 /sanguo/wuguo.txt-cat：显示文件内容。1
2
3root@node1:/# hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
shuguo
liubei-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限。1
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7root@node1:/# hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt
root@node1:/# hadoop fs -chown zhu:zhu /sanguo/shuguo.txt
root@node1:/# hadoop fs -ls /sanguo
Found 3 items
-rw-rw-rw- 2 zhu zhu 14 2023-06-10 13:52 /sanguo/shuguo.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2023-06-10 13:49 /sanguo/weiguo.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2023-06-10 13:51 /sanguo/wuguo.txt-mkdir：创建路径。1
root@node1:/# hadoop fs -mkdir /jinguo
-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径。1
root@node1:/# hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
-mv：在HDFS目录中移动文件。1
2root@node1:/# hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
root@node1:/# hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据。1
2
3root@node1:/# hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
shuguo
liubei-rm：删除文件或文件夹。1
2root@node1:/# hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
Deleted /sanguo/shuguo.txt-rm -r：递归删除目录及目录里面内容。1
2root@node1:/# hadoop fs -rm -r /sanguo
Deleted /sanguo-du：统计文件夹的大小信息。1
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8root@node1:/# hadoop fs -du -s -h /jinguo
27 54 /jinguo
# 说明：27表示文件大小；54表示27*2个副本；/jinguo 表示查看的目录
root@node1:/# hadoop fs -du -h /jinguo
14 28 /jinguo/shuguo.txt
7 14 /jinguo/weiguo.txt
6 12 /jinguo/wuguo.txt-setrep：设置HDFS中文件的副本数量。1
2root@node1:/# hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
Replication 10 set: /jinguo/shuguo.txt![]()
- 这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。
3、HDFS的API操作
3.1 客户端环境准备
到
https://github.com/cdarlint/winutils上下载对应版本的hadoop并添加HADOOP_HOME环境变量 环境变量。![]()
添加Path环境变量。
![1686400330823]()
在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加：
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15<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.3.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>在项目的 src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入：
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8log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n创建HdfsClient类：
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13public class HdfsClient {
public void testMkdirs() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
// FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration);
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 创建目录
fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan/"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}![]()
- 客户端去操作HDFS时，是有一个用户身份的。默认情况下，HDFS客户端API会从采用Windows默认用户访问HDFS，会报权限异常错误。所以在访问HDFS时，一定要配置用户。
3.2 HDFS的API案例实操
3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）
测试代码如下：
- 若报错则可参考：
https://blog.csdn.net/xiaoyao_zhy/article/details/127134090。
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15public class HdfsClient {
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
configuration.set("dfs.replication", "2");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(false, true, new Path("D:\\sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}- 若报错则可参考：
将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下：
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<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>- 参数优先级：
- 客户端代码中设置的值 > ClassPath下的用户自定义配置文件 > 然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml）> 服务器的默认配置（xxx-default.xml）
- 参数优先级：
3.2.2 HDFS文件下载
测试代码如下：
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17public class HdfsClient {
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 执行下载操作
// boolean delSrc 指是否将原文件删除
// Path src 指要下载的文件路径
// Path dst 指将文件下载到的路径
// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验（false为开启校验，即会下载到crc文件）
fs.copyToLocalFile(false, new Path("/xiyou/huaguoshan"), new Path("d:/sunwukong2"), false);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}![]()
3.2.3 HDFS文件更名和移动
测试代码如下：
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13public class HdfsClient {
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 修改文件名称
fs.rename(new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
3.2.4 HDFS删除文件和目录
测试代码如下：
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13public class HdfsClient {
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 执行删除（参数1：要删除的路径；参数2：是否递归删除）
fs.delete(new Path("/xiyou"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
3.2.5 HDFS文件详情查看
查看文件名称、权限、长度、块信息：
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29public class HdfsClient {
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 获取文件详情
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"),
true);
while (listFiles.hasNext()) {
LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
System.out.println("========" + fileStatus.getPath() + "=========");
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getOwner());
System.out.println(fileStatus.getGroup());
System.out.println(fileStatus.getLen());
System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
System.out.println(fileStatus.getReplication());
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
// 获取块信息
BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
3.2.6 HDFS文件和文件夹判断
测试代码如下：
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21public class HdfsClient {
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件配置信息
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.200.129:9000"), configuration, "root");
// 2 判断是文件还是文件夹
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
// 如果是文件
if (fileStatus.isFile()) {
System.out.println("f:" + fileStatus.getPath().getName());
} else {
System.out.println("d:" + fileStatus.getPath().getName());
}
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
}
4、HDFS的读写流程
4.1 HDFS写数据流程
4.1.1 剖析文件写入
- （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）。
4.1.2 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。
![]()
- 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。
4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）
机架感知说明
官方说明：
https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication1
For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode in the same rack as that of the writer, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does not reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a block do not evenly distribute across the racks. Two replicas are on different nodes of one rack and the remaining replica is on a node of one of the other racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.
源码可查看BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找chooseTargetInOrder方法。
Hadoop3.3.3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。
- 第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
- 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。
![]()
4.2 HDFS读数据流程
- （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。
5、NameNode和SecondaryNameNode
5.1 NN和2NN工作机制
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。
NameNode工作机制如下：
![]()
- 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。
- 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。
- 第一阶段：NameNode启动。
5.2 Fsimage和Edits解析
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
- 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。
- 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会被记录到Edits文件中。
- seen_txid文件：保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字。
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21root@node1:/var/hadoop/name/current# pwd
/var/hadoop/name/current
root@node1:/var/hadoop/name/current# ll
total 1048
drwx------ 2 root root 4096 Jun 17 19:27 ./
drwxr-xr-x 3 root root 4096 Jun 17 19:27 ../
-rw-r--r-- 1 root root 215 Jun 17 19:27 VERSION
-rw-r--r-- 1 root root 1048576 Jun 17 19:49 edits_inprogress_0000000000000000001
-rw-r--r-- 1 root root 399 Jun 17 19:27 fsimage_0000000000000000000
-rw-r--r-- 1 root root 62 Jun 17 19:27 fsimage_0000000000000000000.md5
-rw-r--r-- 1 root root 2 Jun 17 19:27 seen_txid
root@node1:/var/hadoop/name/current# cat seen_txid
1 # 值为edits_inprogress_0000000000000000001最后的数字1
root@node1:/var/hadoop/name/current# cat VERSION
#Sat Jun 17 19:27:05 CST 2023
namespaceID=1790395654
clusterID=CID-99fc1af8-747a-48c3-a0cb-8edf4b06f4ce
cTime=1687001225285
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-2144816644-172.18.0.3-1687001225285
layoutVersion=-66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。
oiv查看Fsimage文件
查看oiv和oev命令：
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5root@node1:/var/hadoop/name/current# hdfs
…………
oev apply the offline edits viewer to an edits file
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
…………基本语法：
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hdfs oiv -p 文件类型 -i 镜像文件 -o 转换后文件输出路径
案例实操：
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56root@node1:/var/hadoop/name/current# pwd
/var/hadoop/name/current
root@node1:/var/hadoop/name/current# ll
total 1048
drwx------ 2 root root 4096 Jun 17 19:27 ./
drwxr-xr-x 3 root root 4096 Jun 17 19:27 ../
-rw-r--r-- 1 root root 215 Jun 17 19:27 VERSION
-rw-r--r-- 1 root root 1048576 Jun 17 19:56 edits_inprogress_0000000000000000001
-rw-r--r-- 1 root root 399 Jun 17 19:27 fsimage_0000000000000000000
-rw-r--r-- 1 root root 62 Jun 17 19:27 fsimage_0000000000000000000.md5
-rw-r--r-- 1 root root 2 Jun 17 19:27 seen_txid
root@node1:/var/hadoop/name/current# hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000000 -o /opt/fsimage.xml
2023-06-17 19:56:39,202 INFO offlineImageViewer.FSImageHandler: Loading 2 strings
2023-06-17 19:56:39,334 INFO namenode.FSDirectory: GLOBAL serial map: bits=29 maxEntries=536870911
2023-06-17 19:56:39,335 INFO namenode.FSDirectory: USER serial map: bits=24 maxEntries=16777215
2023-06-17 19:56:39,335 INFO namenode.FSDirectory: GROUP serial map: bits=24 maxEntries=16777215
2023-06-17 19:56:39,335 INFO namenode.FSDirectory: XATTR serial map: bits=24 maxEntries=16777215
root@node1:/var/hadoop/name/current# cat /opt/fsimage.xml
<?xml version="1.0"?>
<fsimage><version><layoutVersion>-66</layoutVersion><onDiskVersion>1</onDiskVersion><oivRevision>d37586cbda38c338d9fe481addda5a05fb516f71</oivRevision></version>
<NameSection><namespaceId>1790395654</namespaceId><genstampV1>1000</genstampV1><genstampV2>1000</genstampV2><genstampV1Limit>0</genstampV1Limit><lastAllocatedBlockId>1073741824</lastAllocatedBlockId><txid>0</txid></NameSection>
<ErasureCodingSection>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>1</policyId><policyName>RS-6-3-1024k</policyName><cellSize>1048576</cellSize><policyState>DISABLED</policyState><ecSchema>
<codecName>rs</codecName><dataUnits>6</dataUnits><parityUnits>3</parityUnits></ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>2</policyId><policyName>RS-3-2-1024k</policyName><cellSize>1048576</cellSize><policyState>DISABLED</policyState><ecSchema>
<codecName>rs</codecName><dataUnits>3</dataUnits><parityUnits>2</parityUnits></ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>3</policyId><policyName>RS-LEGACY-6-3-1024k</policyName><cellSize>1048576</cellSize><policyState>DISABLED</policyState><ecSchema>
<codecName>rs-legacy</codecName><dataUnits>6</dataUnits><parityUnits>3</parityUnits></ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>4</policyId><policyName>XOR-2-1-1024k</policyName><cellSize>1048576</cellSize><policyState>DISABLED</policyState><ecSchema>
<codecName>xor</codecName><dataUnits>2</dataUnits><parityUnits>1</parityUnits></ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
<erasureCodingPolicy>
<policyId>5</policyId><policyName>RS-10-4-1024k</policyName><cellSize>1048576</cellSize><policyState>DISABLED</policyState><ecSchema>
<codecName>rs</codecName><dataUnits>10</dataUnits><parityUnits>4</parityUnits></ecSchema>
</erasureCodingPolicy>
</ErasureCodingSection>
<INodeSection><lastInodeId>16385</lastInodeId><numInodes>1</numInodes><inode><id>16385</id><type>DIRECTORY</type><name></name><mtime>0</mtime><permission>root:supergroup:0755</permission><nsquota>9223372036854775807</nsquota><dsquota>-1</dsquota></inode>
</INodeSection>
<INodeReferenceSection></INodeReferenceSection><SnapshotSection><snapshotCounter>0</snapshotCounter><numSnapshots>0</numSnapshots></SnapshotSection>
<INodeDirectorySection></INodeDirectorySection>
<FileUnderConstructionSection></FileUnderConstructionSection>
<SecretManagerSection><currentId>0</currentId><tokenSequenceNumber>0</tokenSequenceNumber><numDelegationKeys>0</numDelegationKeys><numTokens>0</numTokens></SecretManagerSection><CacheManagerSection><nextDirectiveId>1</nextDirectiveId><numDirectives>0</numDirectives><numPools>0</numPools></CacheManagerSection>
</fsimage>- 可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？原因是在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。
oev查看Edits文件
基本语法：
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hdfs oev -p 文件类型 -i 编辑日志 -o 转换后文件输出路径
案例实操：
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22root@node1:/var/hadoop/name/current# hdfs oev -p XML -i edits_inprogress_0000000000000000001 -o /opt/edits.xml
root@node1:/var/hadoop/name/current# cat /opt/edits.xml |head -n 20
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<EDITS>
<EDITS_VERSION>-66</EDITS_VERSION>
<RECORD>
<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
<DATA>
<TXID>1</TXID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_MKDIR</OPCODE>
<DATA>
<TXID>2</TXID>
<LENGTH>0</LENGTH>
<INODEID>16386</INODEID>
<PATH>/var</PATH>
<TIMESTAMP>1687001306074</TIMESTAMP>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>root</USERNAME>
<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
5.3 CheckPoint时间设置
通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]
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4<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600s</value>
</property>
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。
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11<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>
6、DataNode
6.1 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（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：
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6<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：
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10<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。
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）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。
![]()
6.3 掉线时限参数设置
DataNode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的单位为秒。
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8<property>
<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3</value>
</property>
