Hadoop-HDFS(HDFS

2015-07-05 22:20

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Hadoop-HDFS(HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System) 分布式文件系统，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用.由NameNode，若干DataNode，以及Secondary NameNode组成。

HDFS组成架构

HDFS文件块大小：

HDFS客户端Shell操作

常用命令实操
（0）启动Hadoop集群（方便后续的测试）
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（1）-help：输出这个命令参数
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -help rm
（2）-ls: 显示目录信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls /
（3）-mkdir：在HDFS上创建目录
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo
（4）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch kongming.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./kongming.txt  /sanguo/shuguo
（5）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch liubei.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ vi liubei.txt
输入
san gu mao lu
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt
（6）-cat：显示文件内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt
（7）-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs  -chmod  666  /sanguo/shuguo/kongming.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo/kongming.txt
（8）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
（9）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（10）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt
（11）-mv：在HDFS目录中移动文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/
（12）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（13）-getmerge：合并下载多个文件，比如HDFS的目录 /user/atguigu/test下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -getmerge /user/atguigu/test/* ./zaiyiqi.txt
（14）-put：等同于copyFromLocal
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/atguigu/test/
（15）-tail：显示一个文件的末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt
（16）-rm：删除文件或文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm /user/atguigu/test/jinlian2.txt
（17）-rmdir：删除空目录
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir /test
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rmdir /test
（18）-du统计文件夹的大小信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -s -h /user/atguigu/test
2.7 K  /user/atguigu/test
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du  -h /user/atguigu/test
1.3 K  /user/atguigu/test/README.txt
15     /user/atguigu/test/jinlian.txt
1.4 K  /user/atguigu/test/zaiyiqi.txt
（19）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt

                                              图3-3  HDFS副本数量
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。

HDFS读写流程

HDFS写流程（上传文件）

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）。

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。

DN1是最近的，DN2和DN3是根据第一个节点DN1选出来的；

第二次的DN4、DN5、DN6可能跟第一次传输的DN一样，也可能不一样取决于内部集群的状况；两次返回的DN都是独立的。

N1与N2之间的距离为2；（找线条数）

假设N1、N2、N3三台机器，从N1上传数据，则最短的节点就是它本身0；

后两个的选择是根据机架感知来选：

HDFS读数据流程（下载）

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

NN和2NN工作机制

思考NameNode存储在哪里？

如果将NameNode节点元数据存于磁盘中，因为需要经常进行随机访问，且还响应客户端的请求，效率低下。因此，要将元数据防于内存中，但是如果断电，内存中的数据就会丢失，集群无法工作了。因此在磁盘中备份元数据的FsImage。

但是这样会带来新的问题就是，在更新内存中的数据同时，还要同时更新FsImage，这样效率低下，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，导致文件过大，如果某天断电，那么回复元数据时间很长，因此，需要定期合并FsImage和Edits文件，但是这个操作由NameNode节点完成，效率低下。因此引入新节点SecondaryNameNode，专门用于FsImage和Rdits定期合并。

NN和2NN工作机制如图所示：

Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息；是HDFS文件系统元数据的永久性检查点；

Edits：记录客户端更新--增删改元数据信息的每一步操作。

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。

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工作的详解：

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。

Fsimage和Edits解析

查看FsImage文件

[gll@hadoop101 current]$ ll
总用量 7256
-rw-rw-r--. 1 gll gll 1048576 1月  17 17:10 edits_0000000000000000001-0000000000000000001
-rw-rw-r--. 1 gll gll      42 1月  18 11:08 edits_0000000000000000002-0000000000000000003
-rw-rw-r--. 1 gll gll 1048576 1月  18 17:12 edits_0000000000000000004-0000000000000000020
-rw-rw-r--. 1 gll gll 1048576 1月  18 18:27 edits_0000000000000000021-0000000000000000021
-rw-rw-r--. 1 gll gll      42 1月  18 18:29 edits_0000000000000000022-0000000000000000023
-rw-rw-r--. 1 gll gll    3869 1月  18 19:29 edits_0000000000000000024-0000000000000000074
-rw-rw-r--. 1 gll gll     922 1月  18 20:29 edits_0000000000000000075-0000000000000000090
-rw-rw-r--. 1 gll gll 1048576 1月  18 20:37 edits_0000000000000000091-0000000000000000107
-rw-rw-r--. 1 gll gll      42 1月  19 11:28 edits_0000000000000000108-0000000000000000109
-rw-rw-r--. 1 gll gll      42 1月  19 12:28 edits_0000000000000000110-0000000000000000111
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-rw-rw-r--. 1 gll gll      42 1月  19 15:28 edits_0000000000000000128-0000000000000000129
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-rw-rw-r--. 1 gll gll    2465 1月  20 13:24 fsimage_0000000000000000256
-rw-rw-r--. 1 gll gll      62 1月  20 13:24 fsimage_0000000000000000256.md5
-rw-rw-r--. 1 gll gll    2465 1月  20 14:24 fsimage_0000000000000000258
-rw-rw-r--. 1 gll gll      62 1月  20 14:24 fsimage_0000000000000000258.md5
-rw-rw-r--. 1 gll gll       4 1月  20 14:24 seen_txid
-rw-rw-r--. 1 gll gll     206 1月  20 11:36 VERSION
[gll@hadoop101 current]$ 
[gll@hadoop101 current]$ cat seen_txid  //文件保存的是一个数字，就是最后一个edit_数字

[gll@hadoop101 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000258 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
[gll@hadoop101 current]$ sz /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml

CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

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。

NameNode故障处理

方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录：但是这样处理，2nn的数据有部分没有合并，会不全，数据丢失。

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）

[atguigu@hadoop102 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

[atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/

4. 重新启动NameNode

[atguigu@hadoop102 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

  dfs.namenode.checkpoint.period
  120


  dfs.namenode.name.dir
  /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name


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）

[atguigu@hadoop102 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

[atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./

[atguigu@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock

[atguigu@hadoop102 dfs]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs

[atguigu@hadoop102 dfs]$ ls

data  name  namesecondary

5. 导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）

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

6. 启动NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

集群安全模式

集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。
（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）

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。

DataNode数据完整性

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，如图3-16所示。

DataNode掉线时限参数设置

服役新数据节点

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

[atguigu@hadoop105 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

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

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

（2）在hadoop105上上传文件

[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.sh

starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out

退役旧数据节点

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]$ vi dfs.hosts
 添加如下主机名称（不添加hadoop105）
 hadoop102
 hadoop103
 hadoop104
（2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
 
 dfs.hosts
 /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts
 
（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 -refreshNodes
 Refresh nodes successful
（5）更新ResourceManager节点
 [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
 17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

黑名单退役

在黑名单上面的主机都会被强制退出

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]$ vi 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

<property>
<name>dfs.hosts.excludename>
      <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.excludevalue>
property>

3．刷新NameNode、刷新ResourceManager

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

4. 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，如图3-17所示

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，如图3-18所示

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

6. 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.out
Time 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。

DataNode多级目录配置

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.dirname>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2value>
property>

HDFS2.x新特性

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 push
    scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt  hello.txt        // 拉 pull
    scp -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

小文件存档

案例实操

（1）需要启动YARN进程
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ 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

HDFS HA高可用

HA概述

1）所谓HA(High Available),即高可用（7*24小时中段服务）

2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。

3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。

4) NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群

NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用

HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。

HDFS-HA工作机制

通过双NameNode消除单点故障

HDFS-HA工作要点

1. 元数据管理方式需要改变

内存中各自保存一份元数据；

Edits日志只有Active状态的NameNode节点可以做写操作；

两个NameNode都可以读取Edits；

共享的Edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）；

2. 需要一个状态管理功能模块

实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在NameNode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生。

3. 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录

4. 隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务

HDFS-HA自动故障转移机制　　

故障转移增加了zookeeper和ZKFS进程

Zookeeper：维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务

HA依赖zookeeper的一下功能：

1）故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。

2）现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。

ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：

1）健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。

2）ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。

3）基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为Active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为Active状态。

ZKFC:是zookeeper的客户端，让它联系zookeeper，HA是hadoop2.0才有的，namenode在1.0时就有了，但是为了保持NameNode的健壮性，未把ZKFC加入NameNode中，但是两个进程是相互绑定的，有ZKFC监视NameNode，

将状态汇报给zookeeper。

主Namenode处理所有的操作请求（读写），而Standby只是作为slave，维护尽可能同步的状态，使得故障时能够快速切换到Standby。为了使Standby Namenode与Active Namenode数据保持同步，两个Namenode都与一组Journal Node进行通信。当主Namenode进行任务的namespace操作时，都会确保持久会修改日志到Journal Node节点中的大部分。Standby Namenode持续监控这些edit，当监测到变化时，将这些修改应用到自己的namespace

当进行故障转移时，Standby在成为Active Namenode之前，会确保自己已经读取了Journal Node中的所有edit日志，从而保持数据状态与故障发生前一致。

脑裂现象（split brain）: 当两台Namenode都认为自己的Active Namenode时，会同时尝试写入数据（不会再去检测和同步数据）：zookeeper会根据自身通知机制，确认主机，防止脑裂。

如果一台出现了假死，当前NameNode监控的ZKFX检测到假死，会通知从机的ZKFC，从而杀死假死的NameNode的进程，激活从机为Active，同时通知zookeeper服务端将从机注册为Active。

现在合并fsimage是由standby来完成的，没有secondaryNameNode；

Journal Nodes为了防止脑裂，只让一个Namenode写入数据，内部通过维护epoch数来控制，从而安全地进行故障转移，有两种方式共享edits log：

使用NFS共享edit log（存储在NAS/SAN）

如图所示，NFS作为主备Namenode的共享存储。这种方案可能会出现脑裂（split-brain），即两个节点都认为自己是主Namenode并尝试向edit log写入数据，这可能会导致数据损坏。通过配置fencin脚本来解决这个问题，fencing脚本用于：

将之前的Namenode关机
禁止之前的Namenode继续访问共享的edit log文件
使用这种方案，管理员就可以手工触发Namenode切换，然后进行升级维护。但这种方式存在以下问题：
- 只能手动进行故障转移，每次故障都要求管理员采取措施切换。
- NAS/SAN设置部署复杂，容易出错，且NAS本身是单点故障。
- Fencing 很复杂，经常会配置错误。
- 无法解决意外（unplanned）事故，如硬件或者软件故障。

因此需要另一种方式来处理这些问题：

自动故障转移（引入ZooKeeper达到自动化）
移除对外界软件硬件的依赖（NAS/SAN）
同时解决意外事故及日常维护导致的不可用

使用QJM共享edit log：Quorum-based 存储 + ZooKeeper

QJM（Quorum Journal Manager）是Hadoop专门为Namenode共享存储开发的组件。其集群运行一组Journal Node，每个Journal 节点暴露一个简单的RPC接口，允许Namenode读取和写入数据，数据存放在Journal节点的本地磁盘。当Namenode写入edit log时，它向集群的所有Journal Node发送写入请求，当多数节点回复确认成功写入之后，edit log就认为是成功写入。例如有3个Journal Node，Namenode如果收到来自2个节点的确认消息，则认为写入成功。
而在故障自动转移的处理上，引入了监控Namenode状态的ZookeeperFailController（ZKFC）。ZKFC一般运行在Namenode的宿主机器上，与Zookeeper集群协作完成故障的自动转移。整个集群架构图如下：

Namenode使用QJM 客户端提供的RPC接口与Namenode进行交互。写入edit log时采用基于仲裁的方式，即数据必须写入JournalNode集群的大部分节点。

在Journal Node节点上（服务端）

服务端Journal运行轻量级的守护进程，暴露RPC接口供客户端调用。实际的edit log数据保存在Journal Node本地磁盘，该路径在配置中使用dfs.journalnode.edits.dir属性指定。

Journal Node通过epoch数来解决脑裂的问题，称为JournalNode fencing。具体工作原理如下：
1）当Namenode变成Active状态时，被分配一个整型的epoch数，这个epoch数是独一无二的，并且比之前所有Namenode持有的epoch number都高。

2）当Namenode向Journal Node发送消息的时候，同时也带上了epoch。当Journal Node收到消息时，将收到的epoch数与存储在本地的promised epoch比较，如果收到的epoch比自己的大，则使用收到的epoch更新自己本地的epoch数。如果收到的比本地的epoch小，则拒绝请求。

3）edit log必须写入大部分节点才算成功，也就是其epoch要比大多数节点的epoch高。

这种方式解决了NFS方式的3个问题：

不需要额外的硬件，使用原有的物理机
Fencing通过epoch数来控制，避免出错。
自动故障转移：Zookeeper处理该问题。
HDFS-HA故障转移参考：https://blog.csdn.net/qq_36933797/article/details/78826713

HDFS-HA集群配置

环境准备

1. 修改IP

2. 修改主机名及主机名和IP地址的映射

3. 关闭防火墙

4. ssh免密登录

5. 安装JDK，配置环境变量等

规划集群

hadoop102	hadoop103	hadoop104
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZK	ZK	ZK
	ResourceManager
NodeManager	NodeManager	NodeManager

配置HDFS-HA集群

在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir ha

将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/

配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置core-site.xml

<configuration>

        <property>
            <name>fs.defaultFSname>
            <value>hdfs://myclustervalue>
        property>

        
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dirname>
            <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmpvalue>
        property>
configuration>

配置hdfs-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>dfs.nameservicesname>
        <value>myclustervalue>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.myclustername>
        <value>nn1,nn2value>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1name>
        <value>hadoop102:9000value>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2name>
        <value>hadoop103:9000value>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1name>
        <value>hadoop102:50070value>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2name>
        <value>hadoop103:50070value>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dirname>
    <value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/myclustervalue>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methodsname>
        <value>sshfencevalue>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-filesname>
        <value>/home/atguigu/.ssh/id_rsavalue>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dirname>
        <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jnvalue>
    property>

    
    <property>
        <name>dfs.permissions.enablename>
        <value>falsevalue>
    property>

    
    <property>
          <name>dfs.client.failover.proxy.provider.myclustername>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvidervalue>
    property>
configuration>

拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

启动HDFS-HA集群

1.  在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
2.  在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
    bin/hdfs namenode -format
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
3.  在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
    bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
4.  启动[nn2]
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5.  在[nn1]上，启动所有datanode
    sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
6.  将[nn1]切换为Active
    bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
7.  查看是否Active
    bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

配置HDFS-HA自动故障转移

1. 具体配置

（1）在hdfs-site.xml中增加

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabledname>
    <value>truevalue>
property>

（2）在core-site.xml文件中增加

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorumname>
    <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181value>
property>

2. 启动

（1）关闭所有HDFS服务：
 sbin/stop-dfs.sh
（2）启动Zookeeper集群：
 bin/zkServer.sh start
（3）初始化HA在Zookeeper中状态：
 bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS服务：
 sbin/start-dfs.sh

3.验证

（1）将Active NameNode进程kill
 kill -9 namenode的进程id
（2）将Active NameNode机器断开网络
 service network stop

YARN-HA配置

YARN-HA工作机制，如图3-23所示：

具体配置

（1）yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
        <value>mapreduce_shufflevalue>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabledname>
        <value>truevalue>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-idname>
        <value>cluster-yarn1value>
    property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-idsname>
        <value>rm1,rm2value>
    property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1name>
        <value>hadoop102value>
    property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2name>
        <value>hadoop103value>
    property>
     
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-addressname>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181value>
    property>
     
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabledname>
        <value>truevalue>
    property>
     
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.classname>    
 <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStorevalue>
property>
configuration>

启动hdfs

（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有DataNode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（6）将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

启动YARN

（1）在hadoop102中执行：
sbin/start-yarn.sh
（2）在hadoop103中执行：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态，如图3-24所示
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1