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

相关文章

Java function函数式接口的使用方法与实例

《Javafunction函数式接口的使用方法与实例》:本文主要介绍Javafunction函数式接口的使用方法与实例,函数式接口如一支未完成的诗篇,用Lambda表达式作韵脚,将代码的机械美感... 目录引言-当代码遇见诗性一、函数式接口的生物学解构1.1 函数式接口的基因密码1.2 六大核心接口的形态学

使用DeepSeek API 结合VSCode提升开发效率

《使用DeepSeekAPI结合VSCode提升开发效率》:本文主要介绍DeepSeekAPI与VisualStudioCode(VSCode)结合使用,以提升软件开发效率,具有一定的参考价值... 目录引言准备工作安装必要的 VSCode 扩展配置 DeepSeek API1. 创建 API 请求文件2.

使用TomCat,service输出台出现乱码的解决

《使用TomCat,service输出台出现乱码的解决》本文介绍了解决Tomcat服务输出台中文乱码问题的两种方法,第一种方法是修改`logging.properties`文件中的`prefix`和`... 目录使用TomCat,service输出台出现乱码问题1解决方案问题2解决方案总结使用TomCat,

解决IDEA使用springBoot创建项目,lombok标注实体类后编译无报错,但是运行时报错问题

《解决IDEA使用springBoot创建项目,lombok标注实体类后编译无报错,但是运行时报错问题》文章详细描述了在使用lombok的@Data注解标注实体类时遇到编译无误但运行时报错的问题,分析... 目录问题分析问题解决方案步骤一步骤二步骤三总结问题使用lombok注解@Data标注实体类,编译时

C语言小项目实战之通讯录功能

《C语言小项目实战之通讯录功能》:本文主要介绍如何设计和实现一个简单的通讯录管理系统,包括联系人信息的存储、增加、删除、查找、修改和排序等功能,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录功能介绍:添加联系人模块显示联系人模块删除联系人模块查找联系人模块修改联系人模块排序联系人模块源代码如下

Java中使用Java Mail实现邮件服务功能示例

《Java中使用JavaMail实现邮件服务功能示例》:本文主要介绍Java中使用JavaMail实现邮件服务功能的相关资料,文章还提供了一个发送邮件的示例代码,包括创建参数类、邮件类和执行结... 目录前言一、历史背景二编程、pom依赖三、API说明(一)Session (会话)(二)Message编程客

C++中使用vector存储并遍历数据的基本步骤

《C++中使用vector存储并遍历数据的基本步骤》C++标准模板库(STL)提供了多种容器类型,包括顺序容器、关联容器、无序关联容器和容器适配器,每种容器都有其特定的用途和特性,:本文主要介绍C... 目录(1)容器及简要描述‌php顺序容器‌‌关联容器‌‌无序关联容器‌(基于哈希表):‌容器适配器‌:(

使用Python实现高效的端口扫描器

《使用Python实现高效的端口扫描器》在网络安全领域,端口扫描是一项基本而重要的技能,通过端口扫描,可以发现目标主机上开放的服务和端口,这对于安全评估、渗透测试等有着不可忽视的作用,本文将介绍如何使... 目录1. 端口扫描的基本原理2. 使用python实现端口扫描2.1 安装必要的库2.2 编写端口扫

PyCharm接入DeepSeek实现AI编程的操作流程

《PyCharm接入DeepSeek实现AI编程的操作流程》DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于开发高性能、低成本的AI模型,接下来,我们把DeepSeek接入到PyCharm中... 目录引言效果演示创建API key在PyCharm中下载Continue插件配置Continue引言

使用Python实现操作mongodb详解

《使用Python实现操作mongodb详解》这篇文章主要为大家详细介绍了使用Python实现操作mongodb的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、示例二、常用指令三、遇到的问题一、示例from pymongo import MongoClientf