hadoop实战(三) 使用HDFS操作文件

2024-09-03 23:18
文章标签 实战 使用 操作 hdfs hadoop

本文主要是介绍hadoop实战(三) 使用HDFS操作文件,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、hadoop简介

   HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起
   HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode
   YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager

二、hdfs的工作机制

(一)、概述

   1. HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode
   2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
   3. DataNode 负责管理用户的文件数据块
   4. 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
   5. 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上
   6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量
   7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

(二)、HDFS写数据流程

1、概述

   客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode,然后,客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

2、详细步骤解析

   1、根namenode通信请求上传文件,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、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
   4、namenode返回3个datanode服务器ABC
   5、client请求3台dn中的一台A上传数据(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),A收到请求会继续调用B,然后B调用C,将整个pipeline建立完成,逐级返回客户端
   6、client开始往A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,A收到一个packet就会传给B,B传给C;A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
   7、当一个block传输完成之后,client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

(三)、HDFS读数据流程

1、概述

   客户端将要读取的文件路径发送给namenode,namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

2、详细步骤解析

   1、跟namenode通信查询元数据,找到文件块所在的datanode服务器

   2、挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流
   3、datanode开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验)
   4、客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件

(四)、NAMENODE工作机制

1、NAMENODE职责

   负责客户端请求的响应
   元数据的管理(查询,修改)

2、元数据管理

   namenode对数据的管理采用了三种存储形式:

   (1)内存元数据(NameSystem)
   (2)磁盘元数据镜像文件
   (3)数据操作日志文件(可通过日志运算出元数据)

(1)元数据存储机制
   A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)    B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中)    C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件)注:当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作,操作记录首先被记入edits日志文件中,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存meta.data中
(2)元数据手动查看

   可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息

bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml
(3)元数据的checkpoint
   每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载到内存进行merge(这个过程称为checkpoint) ##### checkpoint操作的触发条件配置参数:
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60  #检查触发条件是否满足的频率,60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
#以上两个参数做checkpoint操作时,secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3  #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600  #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录
checkpoint的附带作用:
   namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同,所以,当namenode故障退出需要重新恢复时,可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录,以恢复namenode的元数据

(五)、DATANODE的工作机制

1、概述

(1)Datanode工作职责:

   存储管理用户的文件块数据
   定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报)(这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题)

<property><name>dfs.blockreport.intervalMsec</name><value>3600000</value><description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>
(2)Datanode掉线判断时限参数:
   datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,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。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:
timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
   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。所以,举个例子,如果heartbeat.recheck.interval设置为5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为3(秒,默认),则总的超时时间为40秒。
<property><name>heartbeat.recheck.interval</name><value>2000</value>
</property>
<property><name>dfs.heartbeat.interval</name><value>1</value>
</property>

(六)、HDFS的java操作

   hdfs在生产应用中主要是客户端的开发,其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象,然后通过该客户端对象操作(增删改查)HDFS上的文件
   首先是依赖:

        <dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>2.6.1</version></dependency><!--<dependency>--><!--<groupId>org.springframework.boot</groupId>--><!--<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>--><!--<scope>test</scope>--><!--</dependency>--><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.10</version></dependency>
   常见文件操作:
package com.hadoop.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;public class HdfsClient {FileSystem fs = null;@Before
public void init() throws Exception {// 构造一个配置参数对象,设置一个参数:我们要访问的hdfs的URI// 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端,以及hdfs的访问地址// new Configuration();的时候,它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml// 然后再加载classpath下的hdfs-site.xmlConfiguration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000");/*** 参数优先级: 1、客户端代码中设置的值 2、classpath下的用户自定义配置文件 3、然后是服务器的默认配置*/conf.set("dfs.replication", "3");// 获取一个hdfs的访问客户端,根据参数,这个实例应该是DistributedFileSystem的实例// fs = FileSystem.get(conf);// 如果这样去获取,那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数,而且,这个客户端的身份标识已经是hadoop用户fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://mini1:9000"), conf, "root");}
/*** 往hdfs上传文件** @throws Exception*/
@Test
public void testAddFileToHdfs() throws Exception {// 要上传的文件所在的本地路径Path src = new Path("/home/youjin/ruanjian/apache-tomcat-8.0.53.tar.gz");// 要上传到hdfs的目标路径Path dst = new Path("/apache-tomcat-8.0.53.tar.gz");fs.copyFromLocalFile(src, dst);fs.close();
}
/*** 从hdfs中复制文件到本地文件系统** @throws IOException* @throws IllegalArgumentException*/
@Test
public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {fs.copyToLocalFile(new Path("/aaa"), new Path("/home/youjin/test"));fs.close();
}@Test
public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {// 创建目录fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1"));// 删除文件夹 ,如果是非空文件夹,参数2必须给值truefs.delete(new Path("/aaa"), true);// 重命名文件或文件夹fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));}/*** 查看目录信息,只显示文件** @throws IOException* @throws IllegalArgumentException* @throws FileNotFoundException*/
@Test
public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {// 思考:为什么返回迭代器,而不是List之类的容器RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);while (listFiles.hasNext()) {LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();System.out.println(fileStatus.getPath().getName());System.out.println(fileStatus.getBlockSize());System.out.println(fileStatus.getPermission());System.out.println(fileStatus.getLen());BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();for (BlockLocation bl : blockLocations) {System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset());String[] hosts = bl.getHosts();for (String host : hosts) {System.out.println(host);}}System.out.println("--------------为angelababy打印的分割线--------------");}
}/*** 查看文件及文件夹信息** @throws IOException* @throws IllegalArgumentException* @throws FileNotFoundException*/
@Test
public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));String flag = "d--             ";for (FileStatus fstatus : listStatus) {if (fstatus.isFile())  flag = "f--         ";System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName());}
}
}
   通过流的方式访问hdfs:
package com.hadoop.hdfs;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;public class StreamAccess {FileSystem fs = null;@Before
public void init() throws Exception {Configuration conf = new Configuration();fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://mini1:9000"), conf, "root");}
@Test
public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/apache-tomcat-8.0.53.tar.gz"));//再构造一个文件的输出流----针对本地的FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("/home/youjin/test/apache-tomcat-8.0.53.tar.gz"));//再将输入流中数据传输到输出流IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);}/*** hdfs支持随机定位进行文件读取,而且可以方便地读取指定长度* 用于上层分布式运算框架并发处理数据* @throws IllegalArgumentException* @throws IOException*/
@Test
public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));//可以将流的起始偏移量进行自定义in.seek(22);//再构造一个文件的输出流----针对本地的FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("/home/youjin/test/iloveyou.line.2.txt"));IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);}/*** 显示hdfs上文件的内容* @throws IOException* @throws IllegalArgumentException*/
@Test
public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
}/*** 获取一个文件的所有block位置信息,然后读取指定block中的内容* @throws IllegalArgumentException* @throws IOException*/@Test
public void testCat1() throws IllegalArgumentException, IOException{FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/wordcount/input/somewords.txt"));//拿到文件信息FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/wordcount/input/somewords.txt"));//获取这个文件的所有block的信息BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen());//第一个block的长度long length = fileBlockLocations[0].getLength();//第一个block的起始偏移量long offset = fileBlockLocations[0].getOffset();System.out.println(length);System.out.println(offset);//获取第一个block写入输出流
//		IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length);byte[] b = new byte[4096];FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("/home/youjin/test/block0"));while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){os.write(b);offset += 4096;if(offset>=length) return;};os.flush();os.close();in.close();
}
}

这篇关于hadoop实战(三) 使用HDFS操作文件的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1134327

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