HDFS分布式文件系统

一、HDFS简介

​ HDFS是Hadoop Distribute File System，翻译成中文就是Hadoop 分布式文件系统，它是Hadoop的核心组成部分，是一个分布式存储服务。

​ HDFS实现了横跨多台计算机进行文件管理的功能，这就为存储和处理超大规模的数据提供所需要的扩展能力。

​ HDFS是分布式文件系统中的一种，广泛应用于大数据。

二、HDFS重要概念

​ HDFS通过统一的命名空间目录树来定位文件；它是通过集群的架构来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

• HDFS是典型的的MAster/Slave架构(主从)

  HDFS集群往往是由一个NameNode + 多个DataNode组成，其中NameNode是集群的主节点，而DataNode是集群的从节点。(在HA架构中会存在两个NameNode,这是一种联邦机制)

• 分块存储(block机制)

  HDFS中的文件在物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数来决定；

  Hadoop2.x版本中默认的block大小为128M。

• 命名空间(NameSpace)

  HDFS支持传统的层次型的文件组织结构，客户端可以去创建目录，然后将文件保存在这些目录中，而文件系统名字空间的层次结构也和现有的大多数文件系统类似。

  HDFS提供给客户一个抽象的目录树，访问形式为:hdfs://namenode的hostname:端口号/具体的文件目录

• NameNode元数据管理

  我们把目录结构以及文件分块位置信息叫做元数据。

  NameNode的元数据记录了每一个文件所对应的block信息，包括block的id以及所在的DataNode节点的信息。

• DataNode数据存储

  文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点来承担。一个block会有多个DataNode来存储，DataNode会定时向NameNode来汇报自己持有的block信息。

• 副本机制

  为了容错，文件所有的block都会有副本。每个文件的block大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。副本的数量默认是3个。

• 一次写入，多次读出

  HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的随机修改。(支持追加写入insert操作，不支持随机更新update操作)，因此它适合用来做大数据分析的底层存储服务。

三、HDFS架构

• NameNode:HDFS集群的管理者，是架构中的Master节点
  • 维护管理hdfs的名称空间-NameSpace
  • 维护副本策略
  • 记录文件块Block的映射信息
  • 负责处理客户端读写请求
• DataNode:NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作，是架构中的Slave节点
  • 保存实际的数据块
  • 负责数据块的读写
• Client：客户端
  • 上传文件到HDFS的时候，Client负责将文件切分成Block，然后进行上传
  • 请求NameNode交互，获取文件的位置信息
  • 读取或写入文件，与DataNode交互
  • Client可以使用一些命令来管理HDFS或者访问HDFS

四、HDFS客户端操作

4.1 Shell命令行操作HDFS

1.基本语法

bin/hadoop fs 具体命令

bin/hdfs dfs 具体命令

2.常用命令演示

# -help:输出某个命令参数
hadoop fs -help  + 命令

# -ls:显示目录信息
hadoop fs -ls /

# -mkdir:在hdfs上创建目录
hadoop fs -mkdir -p /zae/bigdata

# -moveFromLocal：将本地的剪切粘粘到HDFS
touch hadoop.txt
hadoop fs -moveFromLocal  ./hadoop.txt  /zae/bigdata

# -appendToFile:追加一个文件到已经存在的文件结尾
touch new.txt
vi new.txt
在文件中输入：namenode datanode block replication
保存后键入命令：
Hadoop fs -appendToFile new.txt  /zae/bigdata/old.txt

# -cat 显示文件内容
hadoop fs -cat /zae/bigdata/hadoop.txt

# -chgrp修改文件所在组群，-chmod修改文件的权限  -chown修改文件所有者
hadoop fs -chmod 666 /zae/bigdata/hadoop.txt
hadoop fs -chown root:root /zae/bigdata/hadoop.txt

# -copyFromLocal:从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径中去
hadoop fs  -copyFromLocal README.txt

# -copyToLocal:从HDFS拷贝到本地
hadoop fs -copyToLocal /zae/bigdata/hadoop.txt ./

# -cp:从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
hadoop fs -cp  /zae/bigdata/hadoop.txt  /hdfs.txt

# -mv:在HDFS目录中移动文件
hadoop fs -mv /hdfs.txt  /zae/bigdata/

# -get:等同于copyToLocal,将HDFS文件下载到本地
hadoop fs -get /lagou/bigdata/hadoop.txt ./

# -put:等同于copyFromLocal
hadoop fs -mkdir -p /user/root/test/  #在HDFS中创建多级目录文件夹
touch yarn.txt  #在本地文件系统创建yarn.txt文件
vim yarn.txt      #编辑文件，随便写些内容
hadoop fs -put ./yarn.txt  /user/root/test/

# -tail:显示一个文件的末尾
hadoop fs -tail /user/root/test/yarn.txt

# -rm:删除文件或者文件夹
hadoop fs -rm /user/root/test/yarn.txt

# -rmdir:删除空目录
hadoop fs -mkdir /test  #创建
hadoop fs -rmdir /test #删除

#-du统计文件夹的大小信息
hadoop fs -du -s -h /user/root/test
hadoop fs -du -h /user/root/test

# -setrep:设置HDFS中文件的副本数量
hadoop fs -setrep 10 /zae/bigdata/hadoop.txt
(备注，这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会产生那么多的副本，还是得看DataNode的数量。比如如果目前仅仅有3个设备，那么即使设置了10，那最多也只能有3个副本，只有当DataNode节点数增加到10的时候，副本数才有可能达到10)

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来源： https://www.cnblogs.com/zaevn00001/p/16684464.html