Hadoop 入门笔记四 : 分布式文件HDFS

一. HDFS简介

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目，它的设计初衷是为了能够支持高吞吐和超大文件读写操作
HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，它是高度容错的，适应于具有大数据集的应用程序，它非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)
HDFS使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统

二. HDFS发展历史

Doug Cutting 在做 Lucene 的时候, 需要编写一个爬虫服务, 这个爬虫写的并不顺利, 遇到了一些问题, 诸如: 如何存储大规模的数据, 如何保证集群的可伸缩性, 如何动态容错等
2013年的时候, Google 发布了三篇论文, 被称作为三驾马车, 其中有一篇叫做 GFS
GFS是描述了 Google 内部的一个叫做 GFS 的分布式大规模文件系统, 具有强大的可伸缩性和容错
Doug Cutting后来根据 GFS 的论文, 创造了一个新的文件系统, 叫做 HDFS

三.HDFS设计目标

HDFS集群由很多的服务器组成，而每一个机器都与可能会出现故障。HDFS为了能够进行故障检测、快速恢复等。
HDFS主要适合去做批量数据出来，相对于数据请求时的反应时间，HDFS更倾向于保障吞吐量。
典型的HDFS中的文件大小是GB到TB，HDFS比较适合存储大文件
HDFS很多时候是以： Write-One-Read-Many来应用的，一旦在HDFS创建一个文件，写入完后就不需要修改了

四.HDFS应用场景

1. 适合的应用场景

存储非常大的文件：这里非常大指的是几百M、G、或者TB级别，需要高吞吐量，对延时没有要求
基于流的数据访问方式: 即一次写入、多次读取，数据集经常从数据源生成或者拷贝一次，然后在其上做很多分析工作，且不支持文件的随机修改。
正因为如此，HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。
运行于商业硬件上: Hadoop不需要特别贵的机器，可运行于普通廉价机器，可以处节约成本
需要高容错性
为数据存储提供所需的扩展能力

2. 不适合的应用场景

低延时的数据访问不适合采用HDFS。HDFS是为高吞吐数据传输设计的,因此可能牺牲延时
大量小文件:小文件的元数据保存在NameNode的内存中，整个文件系统的文件数量会受限于NameNode的内存大小。经验而言，一个文件/目录/文件块一般占有150字节的元数据内存空间。如果有100万个文件，每个文件占用1个文件块，则需要大约300M的内存。因此十亿级别的文件数量在现有商用机器上难以支持
多方读写，需要任意的文件修改 HDFS采用追加（append-only）的方式写入数据。不支持文件任意offset的修改，HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

五.HDFS重要特性

1. 主从架构

HDFS采用master/slave架构。一般一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是HDFS主节点，Datanode是HDFS从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。

2.分块机制

HDFS中的文件在物理上是分块存储（block）的，块的大小可以通过配置参数来规定，参数位于hdfs-default.xml中：dfs.blocksize。默认大小是128M（134217728）

3.副本机制

为了容错，文件的所有block都会有副本。每个文件的block大小（dfs.blocksize）和副本系数（dfs.replication）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，也可以在之后通过命令改变。
默认dfs.replication的值是3，也就是会额外再复制2份，连同本身总共3份副本。

4.Namespace

HDFS支持传统的层次型文件组织结构。用户可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode负责维护文件系统的namespace名称空间，任何对文件系统名称空间或属性的修改都将被Namenode记录下来。
HDFS会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。

5.元数据管理

在HDFS中，Namenode管理的元数据具有两种类型：

文件自身属性信息
文件名称、权限，修改时间，文件大小，复制因子，数据块大小。
文件块位置映射信息
记录文件和DataNode之间的映射信息,即哪个块位于哪个节点上
6.数据块存储
文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点承担。每一个block都可以在多个DataNode上存储。
六.微博HDFS 案例
1. 背景
微博有大量的用户数据，为了分析微博用户的行为。我们可以将微博的数据上传到HDFS，然后供其他大规模文本、情感分析程序来处理。
2. HDFS目录规划
当前我们的HDFS集群中应该是空空如也。因为我们并没有做任何的文件操作。为了方便我们将来管理文件系统，我们也对HDFS需要有一个目录规划，就像Linux一样。

目录	说明
/source	用于存储原始采集数据
/common	用于存储公共数据集,例如:IP库,省份信息等
/workspace	工作空间,存储各团队计算出来的结果数据
/tem	存储临时数据,需要定时清理
/warehouse	存储hive数据仓库中的数据

3. HDFS操作-shell客户端

HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。

1.语法格式

Hadoop提供了文件系统的shell命令行客户端，使用方法如下：

Usage: hdfs [SHELL_OPTIONS] COMMAND [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS]

选项:

COMMAND_OPTIONS	Description
SHELL_OPTIONS	常见的shell选项，例如：操作文件系统、管理hdfs集群
GENERIC_OPTIONS	多个命令支持的公共选项
COMMAND COMMAND_OPTIONS	用户命令、或者是管理命令

示例

# 查看HDFS中/parent/child目录下的文件或者文件夹
hdfs dfs -ls  /parent/child

所有HDFS命令都可以通过bin/hdfs脚本执行
还有一个hadoop命令也可以执行文件系统操作，还可以用来提交作业，此处我们均使用hdfs，为了更好地区分和对hdfs更好的支持

2.说明

文件系统shell包括与Hadoop分布式文件系统（HDFS）以及Hadoop支持的其他文件系统（如本地FS，HFTP FS，S3 FS等）直接交互的各种类似shell的命令
所有FS shell命令都将路径URI作为参数。URI格式为scheme://authority/path。对于HDFS，该scheme是hdfs，对于本地FS，该scheme是file。scheme和authority是可选的。如果未指定，则使用配置中指定的默认方案

命令示例:

# 查看指定目录下的文件
hdfs dfs -ls  hdfs://namenode:host/parent/child
# hdfs-site.xml中的fs.defaultFS中有配置
hdfs dfs -ls  /parent/child    
hdfs dfs -ls  / #查看根目录文件

3. hadoop dfs / hdfs dfs / hadoop fs 三者的区别

hadoop dfs 只能操作HDFS 文件系统(包括与Local FS间的操作),已经 Deprecated
HDFS dfs 只能操作HDFS 文件系统相关,常用
hadoop fs 可操作任意文件系统,不仅仅是HDFS文件系统,使用范围更广

官方推荐使用 hadoop fs
例如:
查看文件根目录

hadoop fs -ls /

4.创建目录规划

mkdir 命令
格式:
```
hdfs dfs [-p] -mkdir <paths>
```
作用:以<paths>中的URI作为参数，创建目录。使用-p参数可以递归创建目录

hdfs dfs -mkdir /dir1
hdfs dfs -mkdir /dir2
hdfs dfs -p -mkdir /aaa/bbb/ccc

[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /common
[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /workspace
[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /tmp/
[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /warehouse
[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /source

5. 需求:使用命令查看HDFS中的目录

ls命令

格式:

hadoop fs -ls URL

作用:类似linux 的ls命令,显示文件列表

hadoop fs -ls /

选项:

6. 需求:上传微博评论数据到HDFS

数据集:
链接：https://pan.baidu.com/s/1dyXj...
提取码：rmh0
我们需要将这些数据集上传到HDFS中。此处，我们需要将这些原始数据集上传到以下目录：
/source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.uuicon.cn/
命名方式：/source/{产品线}/{业务线}/{日志名称}/{日期}_{上报日志的机器}。

put 命令

-put 参数可以将单个源文件或者多个源文件从本地文件拷贝到目标文件系统中,也可以从标准输入中输入,写入目标文件系统中
语法格式:

hdfs dfs -put <localsrc >  ... <dst>

上传微博评论数据
创建对应的文件夹

hdfs dfs -mkdir -p /source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.uuicon.cn/

上传文件:
先将文件上传到linux 中,在使用-put 上传文件到hdfs

hadoop fs -put caixukun.csv /source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.itcast.cn/

7. 要求上传后把linux 本地文件自动删除

数据一旦上传到HDFS中后，就会一直保存下来，为了节省空间，可以把Linux本地的文件删除了。我们只需要执行 rm -f caixukun.csv即可。但我们想将来让HDFS上传后就自动删除该文件，我们可以使用moveFromLocal命令。

hadoop fs -moveFromLocal caixukun.csv /source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.itcast.cn

8.需求:查看HDFS文件内容

要查看HDFS上的内容，有一种办法，我们可以先从HDFS将文件下载到Linux，然后我们用less命令、或者cat命令就可以查看了
操作步骤如下:

使用get命令，从HDFS下载文件到Linux
使用less命令，在Linux上查看下载的文件
-get
将文件拷贝到本地文件系统，可以通过指定-ignorecrc选项拷贝CRC校验失败的文件。-crc选项表示获取文件以及CRC校验文件。
语法格式:

hdfs dfs -get [-ignorecrc ]  [-crc]  <src> <localdst>

9. 需求:直接查看HDFS中的文件内容

上面这种方法稍微有点麻烦，每次查看都得先下载，然后再查看。在HDFS中，可以使用-cat命令直接查看。

cat 命令
将参数所指示的文件内容输出到控制台。
语法格式:
```
hdfs dfs  -cat  URI [uri  ...]
```
查看hdfs文件

hadoop fs  -cat  /source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.itcast.cn/caixukun.csv

head命令
显示要输出的文件的开头的1KB数据
语法格式:

hadoop fs -head URL

4.tail命令
显示文件结尾的1kb数据。
语法格式:

hdfs dfs -tail [-f] URI

与Linux中一样，-f选项表示数据只要有变化也会输出到控制台

10.需求:拷贝一份数据到20190811目录

假设现在需要开始分析20190811这一天的用户行为信息。但分析的同时，我们需要也一并把上一天的数据加载进来。所以，此处我们需要将20190810这一天的数据，拷贝到20190811这一天的数据。
我们首先需要把 20190811 这一天的目录创建出来，然后可以开始拷贝了。

cp拷贝命令
将文件拷贝到目标路径中。如果<dest> 为目录的话，可以将多个文件拷贝到该目录下。

语法格式：
hdfs dfs -cp URI [URI ...] <dest>
命令行选项:

-f 选项如果目标存在将覆盖目标
-p 选项将保留文件属性

# 创建文件夹
hadoop fs  -mkdir /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn 
# 拷贝文件夹
hadoop fs -cp /source/weibo/star/comment_log/20190810_node1.itcast.cn/caixukun.cvs /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn

11.需求:追加数据到HDFS数据文件

在数据集中有一个caixukun_new.csv数据集，是20190811这一天重新生成的数据。我们需要将这个文件上传到HDFS中。有两种做法:

直接将新文件上传到HDFS中20190811文件夹中。
将新文件追加到之前的数据文件caixukun.csv中

使用第二种方案。HDFS设计的初衷就是存储超大型的文件，文件数量越少，也可以减小HDFS中的NameNode压力。

appendToFile 命令
追加一个或者多个文件到hdfs指定文件中.也可以从命令行读取输入
语法格式:

hdfs dfs -appendToFile <localsrc> ... <dst>

2.追加文件到HDFS已有文件中
查看追加前大小:

hadoop fs -ls -h /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn/

追加文件:

 hadoop fs -appendToFile caixukun_new.csv  /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn/caixukun.csv

查看追加文件后的文件大小:

hadoop fs -ls -h /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn/

12.需求:查看当前HDFS磁盘空间

每一天微博都会产生很多的数据，我们非常有必要定期检查HDFS的整体磁盘空间，如果发现磁盘空间已经到达某个阈值，就需要新增新的DataNode节点了

df命令
df命令用来查看HDFS空闲的空间
```
hdfs dfs -df [-h] URI [URI ...]
```
2.查看HDFS磁盘使用情况

hadoop fs -df -h /

13. 需求: 查看微博数据占用的空间

我们想知道当前微博数据占用了多少空间。可以使用du命令。

du命令
显示目录中所有文件大小，当只指定一个文件时，显示此文件的大小。
语法格式:

hdfs dfs -du [-s] [-h] [-v] [-x] URI [URI ...]

命令选项:

-s：表示显示文件长度的汇总摘要，而不是单个文件的摘要。
-h：选项将以“人类可读”的方式格式化文件大小
-v：选项将列名显示为标题行。
-x：选项将从结果计算中排除快照。
查看微博数据占用空间大小

14.需求:将20190810的数据移动到temp目录

经分析程序检测，20190810这一天的数据里面存在大量垃圾数据，项目组决定，先将这些垃圾数据处理了，再放回到20190810目录中。首先需要将数据移动到tmp目录中，进行处理

mv 命令
将hdfs上的文件从原路径移动到目标路径（移动之后文件删除），该命令不能跨文件系统
hdfs dfs -mv URL <dest>
移动到tem目录

hadoop fs -mv /source/weibo/star/comment_log/20190811_node1.itcast.cn/caixukun.csv /tmp/caixukun_dirtydata.csv

15.需求:减少副本数提升存储资源利用率

HDFS中默认每个block会保存三个副本，同样一份数据需要存3份。假设，此处我们需要将 /source/weibo/start/comment_log/20190811_node1.itcast.cn 因为已经过去了很久，我们对该目录下的文件容错要求较低、而且数据使用频率也较低，所以，我们可以将它的副本数调整为2，此时我们需要使用setrep命令。

setrep命令

hdfs dfs -setrep [-R] [-w] <numReplicas> <path>

更改文件的副本因子。 如果path是目录，则该命令以递归方式更改以path为根的目录树下所有文件的复制因子。
参数:

-w：标志请求命令等待复制完成。这可能会花费很长时间。
-R：标志是为了向后兼容。没有作用。
2.设置/source/weibo/star/comment_log/ 副本数

hadoop fs -setrep -w 2 /source/weibo/star/comment_log