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Hadoop是一个开源的分布式系统架构，旨在解决海量数据的存储和计算问题，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器,最近需求需要用到HDFS和YARN。

HDFS

HDFS在Hadoop中负责数据的存储，是一个分布式文件系统。HDFS的主要角色包括以下几种：

• NameNode(nn)：负责存储文件的元数据，包括文件名、目录结构、文件属性，此外还记录了每个文件的块列表以及这些块分别存储在哪些DataNode上。
• DataNode (dn)：在本地文件系统中保存文件的实际数据块，客户端通过dn对数据块进行读/写操作，同时还存储这些数据块的校验和，以确保数据的完整性。
• Secondary NameNode (2nn)：定期对NameNode的元数据进行备份操作，以防数据丢失。
• Client：客户端负责先与NameNode交互获取文件的位置信息后，再与DataNode交互，进行数据的读写操作。
  

优缺点

优点：

高容错性：数据会进行多个备份，当其中一个备份丢失时，系统能够自动进行恢复。
处理大规模数据：无论是大规模数据还是大量的文件，都能够有效地进行处理。

缺点：

延迟较高：不适用于快速响应的场景，例如毫秒级别的数据访问无法实现。
小文件存储效率低下：当存储大量小文件时，会大量占用NameNode的内存来记录文件目录和块信息，而NameNode的内存资源是有限的，并且小文件的寻址时间可能会超过实际的读取时间。
写入和修改的限制：不支持多个线程同时对同一个文件进行写入操作，且只能对文件进行追加操作，不能对文件内容进行随机修改。

文件块大小

在Hadoop 1.x版本里，默认的文件块大小为64MB，在2.x和3.x版本中为128MB，当寻址时间为传输时间的百分之一是最佳状态，如果单个文件块过小，那么大文件会被切割为很多块，从而增加寻址时间，反之，若文件块过大，那么传输时间会远大于寻址时间。

HDFS的读写原理

(1)文件写入原理

(2) 网络拓扑-节点距离计算
在HDFS进行数据写入时，NameNode会选择与待上传数据距离最近的DataNode来接收并存储这些数据。
节点距离的计算方式：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

（3）机架感知原理-副本存储节点选择
副本节点选择：

• 第一个副本在Client所处的节点上；如果客户端在集群外，随机选一个。
• 第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
• 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点

（4）读文件原理

（5）NN 和 2NN 工作原理
NameNode 中的元数据存放在内存中，当对元数据进行更新或者添加操作时，会修改内存中的元数据并追加到 edits log 中，为了防止edits log过大，导致查询效率低的问题，SecondaryNameNode会定时触发checkpoint操作，将NameNode的edits log和fs image合并，生成一个新的fs image，以减少edits log的大小，并将新的fs image传回给NameNode，以提高元数据的查询效率。

（6）DataNode工作原理

常用命令

（1）查看命令帮助

hadoop fs -help rm

（2）启动Hadoop集群

sbin/start-dfs.shsbin/start-yarn.sh

（3）创建文件夹

hadoop fs -mkdir /learn

（4）上传文件

• -put：和copyFromLocal一样，生产环境更多用 put

vim a.txt
aaa
bbb
hadoop fs -put a.txt /learn

• -moveFromLocal：从本地移动到 HDFS

hadoop fs -moveFromLocal b.txt /learn

• -copyFromLocal：从本地文件拷贝文件到 HDFS

hadoop fs -copyFromLocal c.txt /learn

• -appendToFile：追加一个文件到HDFS已经存在的文件末尾

hadoop fs -appendToFile d.txt /learn/c.txt

(5)下载文件

• -get：和copyToLocal一样，生产环境更习惯用 get

hadoop fs -get /learn ./

• -copyToLocal：从 HDFS 拷贝到本地

hadoop fs -copyToLocal /data ./

（6）其他操作

• -mkdir：创建目录

hadoop fs -mkdir /file

• -ls: 显示目录信息

hadoop fs -ls /learn

• -cat：显示文件内容

• -chgrp、-chmod、-chown：修改文件所属权限

hadoop fs -chmod 777 /learn/a.txt

• -cp：从 HDFS 的一个路径拷贝到 HDFS 的另一个路径

hadoop fs -cp /learn/a.txt /file

• -mv：在 HDFS 目录中移动文件

hadoop fs -mv /learn/b.txt /file2

• -tail：显示一个文件的末尾 1kb 的数据

hadoop fs -tail /learn/a.txt

• -rm：删除文件或文件夹

hadoop fs -rm /learn/a.txt

• -rm -r：递归删除目录及目录里面内容

hadoop fs -rm -r /learn

• -du 统计文件夹的大小信息

hadoop fs -du /file2

7 表示文件大小，21 表示 3个副本的总大小

• -setrep：设置 HDFS 中文件的副本数量

hadoop fs -setrep 10 /file2

目前只有3台节点，最多也就3个副本，当节点数增加到10时，副本数才能到10。

HDFS 的 API 操作

（1）创建目录

public class HdfsLearn {@Testpublic void testCreate() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");fs.mkdirs(new Path("/learn/file.txt"));fs.close();}
}

(2)上传文件

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("dfs.replication", "3");FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");fs.copyFromLocalFile(new Path("D:\\hadoop\\learn.txt"), new Path("/test/file4"));fs.close();
}

（3）下载文件

@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException,InterruptedException, URISyntaxException{Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");// boolean delSrc 指是否将原文件删除// Path src 指要下载的文件路径// Path dst 指将文件下载到的路径// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验fs.copyToLocalFile(false, new Path("/learn/a.txt"), new Path("D:\\hadoop\\b.txt"), true);fs.close();
}

（4）文件移动或者更名

@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");fs.rename(new Path("/learn/a.txt"), new Path("/learn/b.txt"));fs.close();
}

(5)删除文件

@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");fs.delete(new Path("/file2"), true);fs.close();
}

（6）文件详情查看

@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");// 获取文件详情RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);while (listFiles.hasNext()) {LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();System.out.println(fileStatus.getPath());System.out.println(fileStatus.getPermission());System.out.println(fileStatus.getOwner());System.out.println(fileStatus.getGroup());System.out.println(fileStatus.getLen());System.out.println(fileStatus.getModificationTime());System.out.println(fileStatus.getReplication());System.out.println(fileStatus.getBlockSize());System.out.println(fileStatus.getPath().getName());// 获取块信息BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));}fs.close();
}

（7）文件判断

@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.235.130:8020"), configuration, "liang");// 判断是文件还是文件夹FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));for (FileStatus fileStatus : listStatus) {// 如果是文件if (fileStatus.isFile()) {System.out.println("f:" + fileStatus.getPath().getName());} else {System.out.println("d:" + fileStatus.getPath().getName());}}fs.close();
}