名称节点保存了所有的元数据信息，其中最核心的两大数据结构是FsImage和EditLog.如果这两个文件发生损坏，那么整个HDFS实例将失效。因此HDFS设置了备份机制，把这些核心文件同步复制到备份服务器SecondaryNameNode上。当名称节点出错时候，就可以根据备份服务器SecondaryNameNode上的FsImage和EditLog数据进行恢复。

专门用于FsImage和Edits的合并

三：HDFS的数据存储原理

3.1 冗余数据保存

HDFS作为一个分布式文件系统，为了保证系统的容错性和可用性，HDFS采用了多副本方式对数据进行冗余存储，通常一个数据块的多个副本会被分布到不同的数据节点上。

这种多副本保存方式优点：

加快数据传输速度
容易检查数据错误
保证数据可靠性

3.2 数据存取策略

数据存放：

第一个副本：放置在上传文件的数据节点；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，cpu不太忙的节点
第二个副本，放置在与第一个副本不同的机架的节点上；
第三个副本，放置在与第一个副本相同机架的其他节点上。
更多副本：随机节点

数据读取：

HDFS提供了一个API可以确定一个数据节点所属的机架ID，客户端也可以调用API获取自己所属的机架ID。

当客户端读取数据时候，从名称节点获得得数据块不同副本得存放位置列表，列表中包含了副本所在得数据节点，可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属得机架ID。当发现某个数据块副本对应得机架ID和客户端对应机架ID相同时候，就优先选择该副本读取数据，如果没有发现，就随机选择一个副本读取数据。

数据错误与恢复：

HDFS具有较高的容错性，可以兼容廉价的硬件，它把硬件出错看作一种常态，而不是异常，设计了相应的机制检测数据错误和进行自动恢复，主要包括：名称节点出错，数据节点出错和数据出错。

名称节点出错：名称节点保存了所有元数据信息，其中，最核心的两个数据结构是FsImage和EditLog，如果这两个文件发生损坏，那么整个HDFS实例将会失效。因此,HDFS设置了备份机制，把这些核心文件同步复制到备份服务器SecondaryNameNode上。当名称节点出错时候，就可以根据备份服务器SecondaryNameNode中的FsImage和EditLog进行恢复。
数据节点出错：每个数据节点会定期向名称节点发送“心跳”信息，向名称节点报告自己的状态。当数据节点发送故障，或者网络发生断网时候，名称节点就无法收到来自一些数据节点的心跳信息，这时候，这些数据节点就会被标记为“宕机”，节点上的所有数据都会被标记为“不可读”，名称节点就不会发生任何I/O请求。名称节点会定时检查这种情况，一旦发现某个数据块的副本数量小于冗余因子，就会启动数据冗余复制，为它生成新的副本。
数据出错：网络传输和磁盘错误等因素，都会造成数据错误。当客户端读取文件的时候，会先读取该信息文件，然后利用该信息文件，对每个读取的数据块进行校验，如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且向名称节点报告这个文件块有错误，名称节点会定期检查并且重新复制这个块。

四：HDFS数据读写过程

4.1 HDFS读数据过程（重点）

首先介绍几个相关概念：

FileSystem:是一个通用文件系统的基类，可以被分布式文件系统继承，所有可能使用hadoop文件的代码都需要使用这个类。
DistributedFileSystem:是FileSystem在HDFS中的实现。
open()方法：FileSystem的open（）方法返回的是一个输入流FSDataInputStream对象，在HDFS中具体的输入流就是DFSInputStream;
create（）方法：FileSystem中的create（）方法返回的是一个输出流FSDataOutputStream对象，在HDFS中输出流就是DFSOutputStream.

读数据过程：

客户端通过FileSystem.open()打开文件，相应地，在HDFS中DistributedFileSystem具体实现了FileSystem.调用open()方法后，DistributedFileSystem会创建DFSInputStream.
输入流远程调用名称节点，获得文件开始部分数据块的保存位置。对于该数据块，名称节点返回保存该数据块的所有数据数据节点的地址，同时根据距离客户端的远近对数据节点进行排序；DistributedFileSystem会利用DFSInputStream来实例化FSDataInputStream,并返回给客户端，同时返回数据块的数据节点地址
获得输入流FSDataInputStream后，客户端调用read()方法开始读取数据。输入流根据前面的排序结果，选择距离客户端最近的数据节点建立连接并读取数据。
数据从该数据节点读取到客户端；当该数据块读取完毕时，FSDataInputStream关闭和该数据节点的连接。
输入流通过getBlockLocations()方法查找下一个数据块。
找到该数据块的最佳数据节点，读取数据。
当客户端读取完数据的时候，调用FSDataInputStream的close()方法，关闭输出流。

4.2 HDFS写数据的过程

写数据过程：

客户daunt调用FileSystem.create()创建文件，相应的，在HDFS中DistributedFileSystem具体实现FileSystem.调用create（）方法后，会创建输出流DFSOutputStream.
DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。名称节点会执行一些检查：比如文件是否已经存在，客户端是否有权限创建文件等。远程方法调用结束后，会实例化FSDOutputStream,并返回给客户端，客户端使用这个输出流写入数据。
获得输出流DFSOutputStream以后，客户端调用输出流的write()方法向HDFS中对应的文件写入数据。
客户端向输出流FSDOutputStream中写入的数据首先会被分成一个个分包，这些分包放在DFSOutputStream对象的内部队列里面。输出流会向名称节点申请保存文件和副本数据块的若干数据节点，这些数据节点形成一个数据流通道。
因为各个数据节点位于不同的机器上，数据需要通过网络发送。因此，为了保证所有数据都是准确的，接收到数据的数据节点要向发送者发送确认包（ACK packet）.
客户端调用close()方法关闭输出流。

五：HDFS的HA（高可用）原理

相对于HDFS1.0 , HDFS2.0增加了HDFS HA和HDFS 联邦等新特性。

5.1 HDFS HA来源

为了解决单点故障问题。单点故障问题：在HDFS1.0中，只存在一个名称节点，一旦这个唯一的名称节点发生故障，就会导致整个集群变得不可用。即使hdfs1.0中有secondaryNameNode,可以周期型从名称节点获取命名空间镜像文件（FsImage）和修改日志（EditLog）,进行合并后发送给名称节点，替换原来的FsImage,以防止EditLog过大，导致名称节点失败恢复时需要消耗过长时间。合并后的命名镜像文件FsImage在第二名称节点中也会保存一份，当名称节点失效时，可以使用第二名称节点中的FsImage进行恢复。但是第二名称节点无法提供“热备份”功能，即在名称节点发生故障的时候，系统无法实时切换到第二名称节点立即对外提供服务，依然需要进行停机恢复。

5.2 HDFS HA采用的方法

HDFS 2.0采用高可用（HA）架构，在一个典型的HA集群中，一般设置两个名称节点，其中一个名称节点处于“活跃”状态，另外一个处于“待命”状态。也就是说处于待命状态的名称节点提供了“热备份”，一旦活跃节点出现故障，就可以立即切换到待命名称节点。不会影响系统的对外服务。

5.3 HDFS 待命名称节点工作原理

活跃名称节点的状态信息必须实时同步到待命名称节点。状态同步借助于一个共享存储系统例如zookeeper.活跃名称节点将更新数据写入共享存储系统，待命名称节点会一直监听该系统，一旦发现有新的写入，就立即从公共存储系统读取这些数据加载自己内存中，从而保证与活跃节点状态完全同步。注意：zookeeper可以保证任意时刻只有一个名称节点提供对外服务。

六：HDFS常用命令

hdfs dfs -ls / 查看hdfs根目录

put命令

hdfs dfs -put file1.txt /user/hive/warehouse (首先在Linux系统上进入file1.txt所对应的目录下面，然后执行该命令)

get命令

hdfs dfs -put /user/hive/warehouse/test.db (此时hdfs上面的文件会导出到当前目录下面)

标签：HDFS,--,hadoop,FsImage,名称,数据,节点,客户端
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