Hive进阶Day05

本文主要是介绍Hive进阶Day05，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、HDFS分布式文件存储系统

1-1 HDFS的存储机制

按块（block）存储

hdfs在对文件数据进行存储时，默认是按照128M(包含)大小进行文件数据拆分，将不同拆分的块数据存储在不同datanode服务器上

拆分后的块数据会被分别存储在不同的服务器上

副本机制

为了保证hdfs的数据的安全性，避免数据的丢失，hdfs对每个块数据进行备份，默认情况下块数据会存储3份，叫做3副本

副本块是存在不同的服务器上

默认存储策略由BlockPlacementPolicyDefault类支持。也就是日常生活中提到最经典的3副本策略。

1st replica 如果写请求方所在机器是其中一个datanode,则直接存放在本地,否则随机在集群中选择一个datanode.

2nd replica 第二个副本存放于不同第一个副本的所在的机架

3rd replica 第三个副本存放于第二个副本所在的机架,但是属于不同的服务器节点

1-2 HDFS写入数据流程

1、client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；

2、client请求第一个 block该传输到哪些DataNode服务器上；

3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配，返回可用的DataNode的地址，如：A，B，C；

4、 client请求3台DataNode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，后逐级返回client；

5、 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（默认64K），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。

6、数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipeline ack发送给client;

7、当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。

1-3 HDFS数据读取流程

1、 Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；

2、 NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode都会返回含有该block副本的DataNode地址；

3、这些返回的DN地址，会按照集群拓扑结构得出DataNode与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离Client近的排靠前；心跳机制中超时汇报的DN状态为STALE，这样的排靠后；

4、 Client选取排序靠前的DataNode来读取block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据；

5、底层上本质是建立FSDatainPutStream，重复的调用父类DataInputStream的read方法，直到这个块上的数据读取完毕；一旦到达块的末尾，FSDatainPutStream关闭连接并继续定位下一个块的下一个 DataNode；

6、当读完列表的block后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode获取下一批的block列表；一旦客户端完成读取，它就会调用 close() 方法。

7、读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block副本的DataNode继续读。

8、 NameNode只是返回Client请求包含块的DataNode地址，并不是返回请求块的数据；

9、最终读取来所有的block会合并成一个完整的最终文件。

1-4 checkpoint机制

checkpont机制是secondname和namenode之间的数据操作

该机制决定了secondname什么时候进行元数据的持久化保存

条件一距离上一次保存时间过去了1个小时

条件二文件的事务操作(文件写入，文件修改，文件删除)达到了100万次

两个条件任意一个满足就执行checkpoint

fsimage文件其实是Hadoop文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息；fsimage包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息；对于文件来说，包含的信息有修改时间、访问时间、块大小和组成一个文件块信息等；而对于目录来说，包含的信息主要有修改时间、访问控制权限等信息。

edits文件存放的是Hadoop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以写操作首先会被记录到edits文件中。

hdfs oiv -p XML -i fsimage_00000000000000000 -o  fsimage.xml
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o edits.xml

checkpoint的触发流程

1-NameNode管理着元数据信息，其中有两类持久化元数据文件：edits操作日志文件和fsimage元数据镜像文件。新的操作日志不会立即与fsimage进行合并，也不会刷到NameNode的内存中，而是会先写到edits中(因为合并需要消耗大量的资源)，操作成功之后更新至内存。

2-有dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns 两个配置，只要达到这两个条件任何一个，secondarynamenode就会执行checkpoint的操作。

3-当触发checkpoint操作时，NameNode会生成一个新的edits即上图中的edits.new文件，同时SecondaryNameNode会将edits文件和fsimage复制到本地（HTTP GET方式）。

4-secondarynamenode将下载下来的fsimage载入到内存，然后一条一条地执行edits文件中的各项更新操作，使得内存中的fsimage保存最新，这个过程就是edits和fsimage文件合并，生成一个新的fsimage文件即上图中的Fsimage.ckpt文件。

5-secondarynamenode将新生成的Fsimage.ckpt文件复制到NameNode节点。

6-在NameNode节点的edits.new文件和Fsimage.ckpt文件会替换掉原来的edits文件和fsimage文件，至此刚好是一个轮回，即在NameNode中又是edits和fsimage文件。

7-等待下一次checkpoint触发SecondaryNameNode进行工作，一直这样循环操作。

checkpoint不能完全保证元数据不丢失，如果真出现服务器宕机，会丢失最新的操作数据

1-5 安全机制

安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求，是一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。

如果HDFS处于安全模式下,不允许HDFS客户端进行任何修改文件的操作,包括上传文件，删除文件，重命名，创建文件夹,修改副本数等操作。

在hdfs启动后默认是在安全模式，该模式会检查各个块信息，只有确认块数据完整后会退出安全模式

退出安全模式的条件

1-每个数据块最小副本数量，默认为1. 在上传文件时，达到最小副本数，就认为上传是成功的。

2-达到最小副本数的数据块的百分比。默认为0.999f。

3-离开安全模式的最小可用datanode数量要求，默认为0,也就是即使所有datanode都不可用，仍然可以离开安全模式

4-集群可用block比例，可用datanode都达到要求之后，如果在extension配置的时间段之后依然能满足要求，此时集群才离开安全模式。单位为毫秒，默认为30000.也就是当满足条件并且能够维持30秒之后，离开安全模式