来源：B站尚硅谷

HDFS概述

HDFS产出背景及定义

1）HDFS产生背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
2）HDFS定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

HDFS优缺点

• 优点
  1）高容错性
  数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
  某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
  2）适合处理大数据

  • 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；
  • 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
    3）可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

• 缺点
  1）不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
  2）无法高效的对大量小文件进行存储。

  • 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
  • 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

  3）不支持并发写入、文件随机修改。

  • 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；
  • 仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

HDFS组成架构

1）NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。

• （1）管理HDFS的名称空间；
• （2）配置副本策略；
• （3）管理数据块（Block）映射信息；
• （4）处理客户端读写请求。

2）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。

• （1）存储实际的数据块；
• （2）执行数据块的读/写操作。

3）Client：就是客户端。

• （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
• （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；
• （3）与DataNode交互，读取或者写入数据；
• （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
• （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；

4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。

• （1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；
• （2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

HDFS文件块大小（面试重点）

HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。

思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；
（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

HDFS的Shell操作（开发重点）

基本语法

hadoop fs 具体命令 或 hdfs dfs 具体命令
两个是完全相同的。

命令大全

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs[-appendToFile <localsrc> ... <dst>][-cat [-ignoreCrc] <src> ...][-chgrp [-R] GROUP PATH...][-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...][-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...][-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-count [-q] <path> ...][-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>][-df [-h] [<path> ...]][-du [-s] [-h] <path> ...][-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-getmerge [-nl] <src> <localdst>][-help [cmd ...]][-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]][-mkdir [-p] <path> ...][-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>][-moveToLocal <src> <localdst>][-mv <src> ... <dst>][-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...][-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
<acl_spec> <path>]][-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...][-stat [format] <path> ...][-tail [-f] <file>][-test -[defsz] <path>][-text [-ignoreCrc] <src> ...]

常用命令实操

准备工作

1）启动Hadoop集群（方便后续的测试）

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[jjm@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

2）-help：输出这个命令参数

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm

3）创建/sanguo文件夹

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo

上传

1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
输入：
shuguo[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./shuguo.txt  /sanguo

2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
输入：
weiguo[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo

3）-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
输入：
wuguo[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo

4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
输入：
liubei[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

下载

1）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./

2）-get：等同于copyToLocal，生产环境更习惯用get

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt

HDFS直接操作

1）-ls: 显示目录信息

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo

2）-cat：显示文件内容

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt

3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chmod 666  /sanguo/shuguo.txt
[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo.txt

4）-mkdir：创建路径

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo

5）-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo

6）-mv：在HDFS目录中移动文件

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo

7）-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt

8）-rm：删除文件或文件夹

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt

9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo

10）-du统计文件夹的大小信息

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
27  81  /jinguo
[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du  -h /jinguo
14  42  /jinguo/shuguo.txt
7   21   /jinguo/weiguo.txt
6   18   /jinguo/wuguo.tx

说明：27表示文件大小；81表示27*3个副本；/jinguo表示查看的目录
11）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量

[jjm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt

这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。

HDFS的API操作

HDFS的API案例实操

HDFS文件上传（测试参数优先级）

1）编写源代码

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("dfs.replication", "2");FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm");// 2 上传文件fs.copyFromLocalFile(new Path("d:/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan"));// 3 关闭资源fs.close();
｝

2）将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>
</configuration>

3）参数优先级
参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml） >（4）服务器的默认配置（xxx-default.xml）

HDFS文件下载

@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm");// 2 执行下载操作// 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("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("d:/sunwukong2.txt"), true);// 3 关闭资源fs.close();
}

注意：如果执行上面代码，下载不了文件，有可能是你电脑的微软支持的运行库少，需要安装一下微软运行库。

HDFS文件更名和移动

@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm"); // 2 修改文件名称fs.rename(new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt"));// 3 关闭资源fs.close();
}

HDFS删除文件和目录

@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{// 1 获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm");// 2 执行删除fs.delete(new Path("/xiyou"), true);// 3 关闭资源fs.close();
}

HDFS文件详情查看

查看文件名称、权限、长度、块信息

@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {// 1获取文件系统Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm");// 2 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));}// 3 关闭资源fs.close();
}

HDFS文件和文件夹判断

@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{// 1 获取文件配置信息Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "jjm");// 2 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());}}// 3 关闭资源fs.close();
}

HDFS的读写流程（面试重点）

HDFS写数据流程

剖析文件写入

• （1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
• （2）NameNode返回是否可以上传。
• （3）客户端请求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上。
• （4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
• （5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后调佣dn3，将这个通信管道建立完成。
• （6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
• （7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个Packet会放入一个应答队列等待应答。
• （8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

机架感知（副本存储节点选择）

• 1）机架感知说明
  在一般情况下，当复制因子为3时，HDFS的放置策略是，如果写入器在datanode上，则在本地机器上放置一个副本，否则在一个随机的datanode上，另一个副本在另一个(远程)机架上的节点上，最后一个副本在同一个远程机架上的不同节点上。
• 2）Hadoop3.1.3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
  

HDFS读数据流程

• （1）客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。
• （2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
• （3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。
• （4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

NameNode和SecondaryNameNode

NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？
首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。
这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。
但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

• 1）第一阶段：NameNode启动
  （1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
  （2）客户端对元数据进行增删改的请求。
  （3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。
  （4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。
• 2）第二阶段：Secondary NameNode工作
  （1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
  （2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
  （3）NameNode滚动正在写的Edits日志。
  （4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
  （5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
  （6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
  （7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
  （8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

Fsimage和Edits解析

NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件
fsimage_0000000000000000000
fsimage_0000000000000000000.md5
seen_txid
VERSION
（1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。
（2）Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
（3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
（4）每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。

• 1）oiv查看Fsimage文件
  （1）查看oiv和oev命令

[jjm@hadoop102 current]$ hdfs
oiv            apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev            apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
（3）案例实操

[jjm@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current[jjm@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml[jjm@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。

<inode><id>16386</id><type>DIRECTORY</type><name>user</name><mtime>1512722284477</mtime><permission>jjm:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16387</id><type>DIRECTORY</type><name>jjm</name><mtime>1512790549080</mtime><permission>jjm:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16389</id><type>FILE</type><name>wc.input</name><replication>3</replication><mtime>1512722322219</mtime><atime>1512722321610</atime><perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize><permission>jjm:supergroup:rw-r--r--</permission><blocks><block><id>1073741825</id><genstamp>1001</genstamp><numBytes>59</numBytes></block></blocks>
</inode >

思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？
在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

• 2）oev查看Edits文件
  （1）基本语法
  hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
  （2）案例实操

[jjm@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml[jjm@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS><EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION><RECORD><OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE><DATA><TXID>129</TXID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD</OPCODE><DATA><TXID>130</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>16407</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943607866</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>true</OVERWRITE><PERMISSION_STATUS><USERNAME>jjm</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS><RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>0</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE><DATA><TXID>131</TXID><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE><DATA><TXID>132</TXID><GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE><DATA><TXID>133</TXID><PATH>/hello7.txt</PATH><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>0</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE><DATA><TXID>134</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>0</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943608761</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME></CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>false</OVERWRITE><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>25</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><PERMISSION_STATUS><USERNAME>jjm</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS></DATA></RECORD>
</EDITS >

思考：NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？
如果当前是fsimage_0000000000000000355，那么只合并大于355的镜像文件和编辑日志。

CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]

<property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600s</value>
</property>

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property><name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name><value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name><value>60s</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property>

DataNode

DataNode工作机制

• （1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
• （2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上报所有的块信息。
  DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时；

<property><name>dfs.blockreport.intervalMsec</name><value>21600000</value><description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>

DN扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时

<property><name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name><value>21600s</value><description>Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk.Support multiple time unit suffix(case insensitive), as describedin dfs.heartbeat.interval.</description>
</property>

• （3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。
• （4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？
如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。
（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。
（2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。
（3）Client读取其他DataNode上的Block。
（4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）
（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

掉线时限参数设置

1、DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信。
2、NameNode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。
3、HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。
4、如果定义超时时间为TimeOut，则超时时长的计算公式为：

TimeOut  = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。

<property><name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name><value>300000</value>
</property><property><name>dfs.heartbeat.interval</name><value>3</value>
</property>