Hadoop HDFS入门
HDFS集群主要由 NameNode 管理文件系统 Metadata 和 DataNodes 存储的实际数据。
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NameNode: NameNode可以被认为是系统的主站。它维护所有系统中存在的文件和目录的文件系 统树和元数据 。 两个文件:“命名空间映像“和”编辑日志“是用来存储元数据信息。Namenode 有所有包含数据块为一个给定的文件中的数据节点的知识,但是不存储块的位置持续。从数据节点在系统每次启动时信息重构一次。
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DataNode : DataNodes作为从机,每台机器位于一个集群中,并提供实际的存储. 它负责为客户读写请求服务。
HDFS中的读/写操作运行在块级。HDFS数据文件被分成块大小的块,这是作为独立的单元存储。默认块大小为64 MB。
HDFS操作上是数据复制的概念,其中在数据块的多个副本被创建,分布在整个节点的群集以使在节点故障的情况下数据的高可用性。
注: 在HDFS的文件,比单个块小,不占用块的全部存储。
在HDFS读操作
数据读取请求将由 HDFS,NameNode和DataNode来服务。让我们把读取器叫 “客户”。下图描绘了文件的读取操作在 Hadoop 中。
- 客户端启动通过调用文件系统对象的 open() 方法读取请求; 它是 DistributedFileSystem 类型的对象。
- 此对象使用 RPC 连接到 namenode 并获取的元数据信息,如该文件的块的位置。 请注意,这些地址是文件的前几个块。
- 响应该元数据请求,具有该块副本的 DataNodes 地址被返回。
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一旦接收到 DataNodes 的地址,FSDataInputStream 类型的一个对象被返回到客户端。 FSDataInputStream 包含 DFSInputStream 这需要处理交互 DataNode 和 NameNode。在上图所示的步骤4,客户端调用 read() 方法,这将导致 DFSInputStream 建立与第一个 DataNode 文件的第一个块连接。
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以数据流的形式读取数据,其中客户端多次调用 “read() ” 方法。 read() 操作这个过程一直持续,直到它到达块结束位置。
- 一旦到模块的结尾,DFSInputStream 关闭连接,移动定位到下一个 DataNode 的下一个块
- 一旦客户端已读取完成后,它会调用 close()方法。
HDFS写操作
在本节中,我们将了解如何通过的文件将数据写入到 HDFS。
- 客户端通过调用 DistributedFileSystem对象的 create() 方法创建一个新的文件,并开始写操作 - 在上面的图中的步骤1
- DistributedFileSystem对象使用 RPC 调用连接到 NameNode,并启动新的文件创建。但是,此文件创建操作不与文件任何块相关联。NameNode 的责任是验证文件(其正被创建的)不存在,并且客户端具有正确权限来创建新文件。如果文件已经存在,或者客户端不具有足够的权限来创建一个新的文件,则抛 出 IOException 到客户端。否则操作成功,并且该文件新的记录是由 NameNode 创建。
- 一旦 NameNode 创建一条新的记录,返回FSDataOutputStream 类型的一个对象到客户端。客户端使用它来写入数据到 HDFS。数据写入方法被调用(图中的步骤3)。
- FSDataOutputStream包含DFSOutputStream对象,它使用 DataNodes 和 NameNode 通信后查找。当客户机继续写入数据,DFSOutputStream 继续创建这个数据包。这些数据包连接排队到一个队列被称为 DataQueue
- 还有一个名为 DataStreamer 组件,用于消耗DataQueue。DataStreamer 也要求 NameNode 分配新的块,拣选 DataNodes 用于复制。
- 现在,复制过程始于使用 DataNodes 创建一个管道。 在我们的例子中,选择了复制水平3,因此有 3 个 DataNodes 管道。
- 所述 DataStreamer 注入包分成到第一个 DataNode 的管道中。
- 在每个 DataNode 的管道中存储数据包接收并同样转发在第二个 DataNode 的管道中。
- 另一个队列,“Ack Queue”是由 DFSOutputStream 保持存储,它们是 DataNodes 等待确认的数据包。
- 一旦确认在队列中的分组从所有 DataNodes 已接收在管道,它从 'Ack Queue' 删除。在任何 DataNode 发生故障时,从队列中的包重新用于操作。
- 在客户端的数据写入完成后,它会调用close()方法(第9步图中),调用close()结果进入到清理缓存剩余数据包到管道之后等待确认。
- 一旦收到最终确认,NameNode 连接告诉它该文件的写操作完成。
使用JAVA API访问HDFS
在本节中,我们来了解 Java 接口并用它们来访问Hadoop的文件系统。
为了使用编程方式与 Hadoop 文件系统进行交互,Hadoop 提供多种 Java 类。org.apache.hadoop.fs 包中包含操纵 Hadoop 文件系统中的文件类工具。这些操作包括,打开,读取,写入,和关闭。实际上,对于 Hadoop 文件 API 是通用的,可以扩展到 HDFS 的其他文件系统交互。
编程从 HDFS 读取文件
java.net.URL 对象是用于读取文件的内容。首先,我们需要让 Java 识别 Hadoop 的 HDFS URL架构。这是通过调用 URL 对象的 setURLStreamHandlerFactory方法和 FsUrlStreamHandlerFactory 的一个实例琮传递给它。此方法只需要执行一次在每个JVM,因此,它被封闭在一个静态块中。
示例代码
publicclassURLCat {
static{
URL.setURLStreamHandlerFactory(newFsUrlStreamHandlerFactory());
}
publicstaticvoidmain(String[] args) throwsException {
InputStream in = null;
try{
in = newURL(args[0]).openStream();
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
} finally{
IOUtils.closeStream(in);
}
}
}
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这段代码用于打开和读取文件的内容。HDFS文件的路径作为命令行参数传递给该程序。
使用命令行界面访问HDFS
这是与 HDFS 交互的最简单的方法之一。 命令行接口支持对文件系统操作,例如:如读取文件,创建目录,移动文件,删除数据,并列出目录。
可以执行 '$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -help' 来获得每一个命令的详细帮助。这里, 'dfs' HDFS是一个shell命令,它支持多个子命令。首先要启动 Haddop 服务(使用 hduser_用户),执行命令如下:
hduser_@ubuntu:~$ su hduser_ hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
一些广泛使用的命令的列表如下
1. 从本地文件系统复制文件到 HDFS
hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -copyFromLocal temp.txt /
此命令将文件从本地文件系统拷贝 temp.txt 文件到 HDFS。
2. 我们可以通过以下命令列出一个目录下存在的文件 -ls
hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -ls /
我们可以看到一个文件 'temp.txt“(之前复制)被列在”/“目录。
3. 以下命令将文件从 HDFS 拷贝到本地文件系统
hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -copyToLocal /temp.txt
我们可以看到 temp.txt 已经复制到本地文件系统。
4. 以下命令用来创建新的目录
hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mkdir /mydirectory
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