Hadoop2-HDFS学习笔记之入门（不含YARN及MR的调度功能）

架构

Hadoop整体由HDFS、YARN、MapReduce三大部分组成，推荐架构参考：https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/10573684.html。

注：2.x的时候引入了YARN、并调整了一系列进程，其性能较差，本文主要讲解2.0体系。1.0可以参考https://www.cnblogs.com/kubixuesheng/p/5525306.html。

官方文档（最好的参考资料）：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html

整个HDFS集群由Namenode和Datanode构成master-worker（主从）模式。Namenode负责构建命名空间，管理文件的元数据等，而Datanode负责实际存储数据，负责读写工作。

名称节点，是HDFS的守护程序（一个核心程序），对整个分布式文件系统进行总控制，会纪录所有的元数据分布存储的状态信息，比如文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些节点上，还有对内存和I/O进行集中管理，用户首先会访问Namenode，通过该总控节点获取文件分布的状态信息，找到文件分布到了哪些数据节点，然后在和这些节点打交道，把文件拿到。故这是一个核心节点，发生故障将导致集群崩溃。

所以有备用名称节点、或称为辅助名称节点，或者检查点节点，它是监控HDFS状态的辅助后台程序，可以保存名称节点的副本，故每个集群都有一个，它与NameNode进行通讯，定期保存HDFS元数据快照。NameNode故障可以作为备用NameNode使用，CDH版本已经支持自动切换。

hdfs命令和hadoop命令的区别

可以参考https://www.cnblogs.com/lzfhope/p/6952869.html，给了较好的解释，简而言之，hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代（目前），但hdfs有自己的一些独有的功能。hadoop主要面向更广泛复杂的功能。如果某些特性在hadoop或hdfs命令已经过时，则会给出提示，如下：

[root@quickstart ~]# hadoop fsck /user/root/hue.json -files -locations -racks  #查看一个文件的详细信息，注意：此命令只能在namenode里输入，在datanode里输入会报错
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.

Connecting to namenode via http://quickstart.cloudera:50070/fsck?ugi=root&files=1&locations=1&racks=1&path=%2Fuser%2Froot%2Fhue.json
FSCK started by root (auth:SIMPLE) from /127.0.0.1 for path /user/root/hue.json at Sun Apr 07 01:55:14 PDT 2019
/user/root/hue.json 63658 bytes, 1 block(s):  OK
Status: HEALTHY
 Total size:    63658 B
 Total dirs:    0
 Total files:    1
 Total symlinks:        0
 Total blocks (validated):    1 (avg. block size 63658 B)
 Minimally replicated blocks:    1 (100.0 %)
 Over-replicated blocks:    0 (0.0 %)
 Under-replicated blocks:    0 (0.0 %)
 Mis-replicated blocks:        0 (0.0 %)
 Default replication factor:    1
 Average block replication:    1.0
 Corrupt blocks:        0
 Missing replicas:        0 (0.0 %)
 Number of data-nodes:        1
 Number of racks:        1
FSCK ended at Sun Apr 07 01:55:14 PDT 2019 in 1 milliseconds


The filesystem under path '/user/root/hue.json' is HEALTHY

dfs当前目录

当前目录为/user/$USER/，如下：

[root@quickstart ~]# hadoop fs -ls /user/root
Found 1 items
-rw-r--r--   1 root supergroup      63658 2019-04-07 01:40 /user/root/hue.json

查看所有用户的默认目录：

[root@quickstart ~]# hadoop fs -ls /user
Found 9 items
drwxr-xr-x   - cloudera cloudera            0 2019-04-05 22:49 /user/cloudera
drwxr-xr-x   - mapred   hadoop              0 2019-04-01 07:14 /user/history
drwxrwxrwx   - hive     supergroup          0 2017-10-23 10:31 /user/hive
drwxrwxrwx   - hue      supergroup          0 2019-04-01 07:19 /user/hue
drwxr-xr-x   - hdfs     supergroup          0 2019-04-06 06:55 /user/impala
drwxrwxrwx   - jenkins  supergroup          0 2017-10-23 10:30 /user/jenkins
drwxrwxrwx   - oozie    supergroup          0 2017-10-23 10:30 /user/oozie
drwxrwxrwx   - root     supergroup          0 2019-04-07 01:40 /user/root
drwxr-xr-x   - hdfs     supergroup          0 2017-10-23 10:31 /user/spark

 写文件

在实际中，对数据文件的操作可以认为基本上都是通过java接口写到特定的目录来完成的（无论是文本文件还是Parquet文件，然后映射为Impala或Hive表）。

写文件的流程如下：

1）客户端调用DistributedFileSystem的create方法

2）DistributedFileSystem远程RPC调用Namenode在文件系统的命名空间中创建一个新文件，此时该文件没有关联到任何block。 这个过程中，Namenode会做很多校验工作，例如是否已经存在同名文件，是否有权限，如果验证通过，返回一个FSDataOutputStream对象。 如果验证不通过，抛出异常到客户端。

3）客户端写入数据的时候，DFSOutputStream分解为packets（数据包），并写入到一个数据队列中，该队列由DataStreamer消费。

4）DateStreamer负责请求Namenode分配新的block存放的数据节点。这些节点存放同一个Block的副本，构成一个管道。 DataStreamer将packet写入到管道的第一个节点，第一个节点存放好packet之后，转发给下一个节点，下一个节点存放 之后继续往下传递。

5）DFSOutputStream同时维护一个ack queue队列，等待来自datanode确认消息。当管道上的所有datanode都确认之后，packet从ack队列中移除。

6）数据写入完毕，客户端close输出流。将所有的packet刷新到管道中，然后安心等待来自datanode的确认消息。全部得到确认之后告知Namenode文件是完整的。 Namenode此时已经知道文件的所有Block信息（因为DataStreamer是请求Namenode分配block的），只需等待达到最小副本数要求，然后返回成功信息给客户端。

Namenode如何决定副本存在哪个Datanode？

HDFS的副本的存放策略是可靠性、写带宽、读带宽之间的权衡。默认策略如下：

• 第一个副本放在客户端相同的机器上，如果机器在集群之外（这也是通用的做法，独立的应用程序），随机选择一个（但是会尽可能选择容量不是太慢或者当前操作太繁忙的）
• 第二个副本随机放在不同于第一个副本的机架上。
• 第三个副本放在跟第二个副本同一机架上，但是不同的节点上，满足条件的节点中随机选择。
• 更多的副本在整个集群上随机选择，虽然会尽量避免太多副本在同一机架上。 
  副本的位置确定之后，在建立写入管道的时候，会考虑网络拓扑结构。下面是可能的一个存放策略：

这样选择很好滴平衡了可靠性、读写性能

• 可靠性：Block分布在两个机架上
• 写带宽：写入管道的过程只需要跨越一个交换机
• 读带宽：可以从两个机架中任选一个读取

Java写Parquet文件示例

读写文本文件的wordcount就太没意思了，来个读写parquet的示例，直接从eclipse远程运行、而不是生成jar，放到服务器上通过hadoop jar命令运行。

package hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.parquet.example.data.Group;
import org.apache.parquet.example.data.simple.SimpleGroupFactory;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetOutputFormat;
import org.apache.parquet.hadoop.example.GroupWriteSupport;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.StringTokenizer;
import java.util.UUID;
/**
 * 

* <p>Title: ParquetNewMR</p>  

* <p>Description: </p>  

* @author zjhua

* @date 2019年4月7日
 */
public class ParquetNewMR {
 
    public static class WordCountMap extends
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
 
        private final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer token = new StringTokenizer(line);
            while (token.hasMoreTokens()) {
                word.set(token.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
 
    public static class WordCountReduce extends
            Reducer<Text, IntWritable, Void, Group> {
        private SimpleGroupFactory factory;
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            Group group = factory.newGroup()
                    .append("name",  key.toString())
                    .append("age", sum);
            context.write(null,group);
        }
 
        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            super.setup(context);
            factory = new SimpleGroupFactory(GroupWriteSupport.getSchema(context.getConfiguration()));
 
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String writeSchema = "message example {
" +
                "required binary name;
" +
                "required int32 age;
" +
                "}";
        conf.set("parquet.example.schema",writeSchema);
 
        Job job = new Job(conf);
        job.setJarByClass(ParquetNewMR.class);
        job.setJobName("parquet");
 
        String in = "hdfs://192.168.223.141:8020/user/cloudera/wordcount/input";
        String out = "hdfs://192.168.223.141:8020/user/cloudera/pq_out_" + UUID.randomUUID().toString();
 
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        job.setOutputValueClass(Group.class);
 
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);
 
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(ParquetOutputFormat.class);
 
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(in));
        ParquetOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(out));
        ParquetOutputFormat.setWriteSupportClass(job, GroupWriteSupport.class);
 
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

查看生成的文件：

读文件

读文件的流程如下：

1）客户端传递一个文件Path给FileSystem的open方法

2）DFS采用RPC远程获取文件最开始的几个block的datanode地址。Namenode会根据网络拓扑结构决定返回哪些节点（前提是节点有block副本），如果客户端本身是Datanode并且节点上刚好有block副本，直接从本地读取。

3）客户端使用open方法返回的FSDataInputStream对象读取数据（调用read方法）

4）DFSInputStream（FSDataInputStream实现了改类）连接持有第一个block的、最近的节点，反复调用read方法读取数据

5）第一个block读取完毕之后，寻找下一个block的最佳datanode，读取数据。如果有必要，DFSInputStream会联系Namenode获取下一批Block 的节点信息(存放于内存，不持久化），这些寻址过程对客户端都是不可见的。

6）数据读取完毕，客户端调用close方法关闭流对象

在读数据过程中，如果与Datanode的通信发生错误，DFSInputStream对象会尝试从下一个最佳节点读取数据，并且记住该失败节点， 后续Block的读取不会再连接该节点 
读取一个Block之后，DFSInputStram会进行检验和验证，如果Block损坏，尝试从其他节点读取数据，并且将损坏的block汇报给Namenode。 
客户端连接哪个datanode获取数据，是由namenode来指导的，这样可以支持大量并发的客户端请求，namenode尽可能将流量均匀分布到整个集群。 
Block的位置信息是存储在namenode的内存中，因此相应位置请求非常高效，不会成为瓶颈。

Java读取Parquet文件示例

package hadoop;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.parquet.example.data.Group;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetInputFormat;
import org.apache.parquet.hadoop.api.DelegatingReadSupport;
import org.apache.parquet.hadoop.api.InitContext;
import org.apache.parquet.hadoop.api.ReadSupport;
import org.apache.parquet.hadoop.example.GroupReadSupport;
 
import java.io.IOException;
import java.util.*;

public class ParquetNewMRReader {
 
    public static class WordCountMap1 extends
            Mapper<Void, Group, LongWritable, Text> {
 
        protected void map(Void key, Group value,
                           Mapper<Void, Group, LongWritable, Text>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
 
            String name = value.getString("name",0);
            int  age = value.getInteger("age",0);
 
            context.write(new LongWritable(age),
                    new Text(name));
        }
    }
 
    public static class WordCountReduce1 extends
            Reducer<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
 
        public void reduce(LongWritable key, Iterable<Text> values,
                           Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Iterator<Text> iterator = values.iterator();
            while(iterator.hasNext()){
                context.write(key,iterator.next());
            }
        }
 
    }
 
    public static final class MyReadSupport extends DelegatingReadSupport<Group> {
        public MyReadSupport() {
            super(new GroupReadSupport());
        }
 
        @Override
        public org.apache.parquet.hadoop.api.ReadSupport.ReadContext init(InitContext context) {
            return super.init(context);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String readSchema = "message example {
" +
                "required binary name;
" +
                "required int32 age;
" +
                "}";
        conf.set(ReadSupport.PARQUET_READ_SCHEMA, readSchema);
 
        Job job = new Job(conf);
        job.setJarByClass(ParquetNewMRReader.class);
        job.setJobName("parquet");
 
        String in = "hdfs://192.168.223.141:8020/user/cloudera/pq_out_ae7d1402-4c53-45b7-bf10-54e05fcdeb58";
        String  out = "hdfs://localhost:8020/user/cloudera/wd2";
 
 
        job.setMapperClass(WordCountMap1.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce1.class);
 
        job.setInputFormatClass(ParquetInputFormat.class);
        ParquetInputFormat.setReadSupportClass(job, MyReadSupport.class);
        ParquetInputFormat.addInputPath(job, new Path(in));
 
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(out));
 
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

生成的文件如下：

 

 创建hive表进行验证。。。。

INFO  : Completed executing command(queryId=hive_20190420132929_1fc94be6-c915-4897-babf-4d0cf52ecdbb); Time taken: 0.029 seconds
INFO  : OK
+-------------------+--+
|     tab_name      |
+-------------------+--+
| parquet_xxx       |
| test_parquet_new  |
+-------------------+--+
2 rows selected (0.206 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000/default> select * from test_parquet_new;
INFO  : Compiling command(queryId=hive_20190420132929_9097c88f-f390-4fa2-891c-569b03fe106d): select * from test_parquet_new
INFO  : Semantic Analysis Completed
INFO  : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:test_parquet_new.name, type:string, comment:null), FieldSchema(name:test_parquet_new.age, type:int, comment:null)], properties:null)
INFO  : Completed compiling command(queryId=hive_20190420132929_9097c88f-f390-4fa2-891c-569b03fe106d); Time taken: 0.11 seconds
INFO  : Executing command(queryId=hive_20190420132929_9097c88f-f390-4fa2-891c-569b03fe106d): select * from test_parquet_new
INFO  : Completed executing command(queryId=hive_20190420132929_9097c88f-f390-4fa2-891c-569b03fe106d); Time taken: 0.001 seconds
INFO  : OK
+------------------------+-----------------------+--+
| test_parquet_new.name  | test_parquet_new.age  |
+------------------------+-----------------------+--+
| Hadoop                 | 3                     |
| Oh                     | 1                     |
| a                      | 1                     |
| an                     | 1                     |
| as                     | 2                     |
| be                     | 1                     |
| can                    | 1                     |
| elephant               | 1                     |
| fellow                 | 1                     |
| is                     | 3                     |
| what                   | 1                     |
| yellow                 | 2                     |
+------------------------+-----------------------+--+
12 rows selected (0.788 seconds)

读写部分原理引用了：Hadoop权威指南第3章。

parquet使用：https://github.com/apache/parquet-mr/