大数据平台-HDFS培训.pdf

**大数据平台-HDFS详解** Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Apache Hadoop项目的核心组件之一，是一个分布式文件系统，专为处理大规模数据而设计。HDFS被广泛应用于存储和处理超大文件，如几百MB、GB乃至TB、PB级别的数据，支持流式数据访问，适合一次性写入、多次读取的场景。它可以在普通的商用硬件上运行，无需昂贵的高可靠性设备。 然而，HDFS并不适合所有类型的数据处理需求。例如，它不适合需要低延迟数据访问的场景，因为HDFS优化了数据吞吐量，可能会牺牲部分响应速度。对于大量小文件的存储，HDFS也不太理想，因为名称节点（NameNode）需要在内存中存储文件系统元数据，大量的小文件会导致内存压力。此外，HDFS不支持多用户同时写入或任意修改文件，文件只能有一个写入者，且写操作始终在文件末尾进行。 **HDFS组件** 1. **NameNode**: 作为HDFS的中心服务器，NameNode管理文件系统的命名空间，包括文件的名称、存储路径、副本数、拥有者等信息。它是单一节点，负责元数据操作和决定副本位置。NameNode还接收DataNode的心跳信息和块报告。 2. **DataNode**: DataNodes是HDFS中的数据存储节点，它们存储实际文件数据，并将文件分块。每个DataNode节点还会存储数据块的元数据，如长度、时间戳和校验和，以及文件副本。它们向NameNode注册，并保持心跳连接。 3. **Secondary NameNode**: Secondary NameNode并非NameNode的热备份，而是辅助NameNode的角色。它定期合并NameNode的Fsimage（元数据镜像）和Edits（操作日志），以减轻NameNode的负担，并在紧急情况下帮助恢复NameNode。 **NameNode HA和Federation** 为了提高NameNode的可用性，Hadoop引入了NameNode High Availability (HA)，通过Active/Standby模式的NameNode实现主备切换。当出现故障时，可以快速切换到备用NameNode。ZKFailoverController和Zookeeper集群协同工作，确保安全的主备切换。 HDFS Federation则是为了解决单个NameNode的扩展性和性能限制。它允许多个独立的命名空间（namespace）共存，每个由自己的NameNode管理，从而实现Block Storage和namespace的解耦，增强NameNode的扩展性，并提升并发性能。 **HDFS命令行接口 (CLI)** Hadoop的文件系统命令行接口（Hadoop FS CLI）提供了一系列用于交互操作HDFS的命令。例如： - `hadoop fs -ls` 和 `-R` 用于列出文件和目录。 - `hadoop fs -put`, `-moveFromLocal`, 和 `-copyFromLocal` 用于将本地文件或目录上传到HDFS。 - `hadoop fs -get` 用于从HDFS下载文件或目录到本地。 - `hadoop fs -count` 用于统计HDFS路径下的文件数量、目录数量和总大小。 **HDFS的安全模式** 在HDFS启动过程中，系统会进入安全模式，此时NameNode仅接受读请求，直到所有DataNode报告并确认其存储的数据块。安全模式结束后，HDFS才能正常对外提供服务。可以通过`hdfs dfsadmin -safemode`命令进入、离开或查询安全模式状态。 HDFS是大数据处理中的关键组件，其设计理念、架构和操作命令都旨在优化大规模数据存储和处理的效率和可靠性。通过理解和掌握HDFS的工作原理，可以更好地利用Hadoop生态系统处理和分析海量数据。