大数据框架之Hadoop：HDFS（六）DataNode（面试开发重点）

news2024/11/25 2:54:29

6.1DataNode工作机制

DataNode工作机制，如下图所示。

Untitled (5)

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（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。

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。

6.2 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）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum，如下图所示。

Untitled (6)

6.3 掉线时限参数设置

Untitled (7)

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>

6.4 服役新数据节点

需求

随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。

环境准备

（1）在hdp103主机上再克隆一台hdp104主机

（2）修改IP地址和主机名称

（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.7/data和log）

（4）source一下配置文件

[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# source /etc/profile

服役新节点具体步骤

（1）直接启动DataNode，即可关联到集群

[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（2）在hdp104上上传文件

[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.7/LICENSE.txt /

（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[root@hdp104 sbin]# ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.7/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out

Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.5 退役旧数据节点

6.5.1添加白名单

添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。

配置白名单的具体步骤如下：

（1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[root@hdp101 hadoop]# pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[root@hdp101 hadoop]# touch dfs.hosts
[root@hdp101 hadoop]# vi dfs.hosts

添加如下主机名称（不添加hdp104）

hdp101
hdp102
hdp103

（2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

<property>
    <name>dfs.hosts</name>
    <value>/opt/module/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

（3）配置文件分发

[root@hdp101 hadoop]# xsync hdfs-site.xml

（4）刷新NameNode

[root@hdp101 hadoop-2.7.7]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

（5）更新ResourceManager节点

[root@hdp101 hadoop-2.7.7]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp103/192.168.1.103:8033

（6）在web浏览器上查看

如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[root@hdp101 sbin]# ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.7/logs/hadoop-root-balancer-hdp101.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.5.2黑名单退役

在黑名单上面的主机都会被强制退出。

在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.7/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件

[root@hdp101 hadoop]# pwd
/opt/module/hadoop-2.7.7/etc/hadoop
[root@hdp101 hadoop]# touch dfs.hosts.exclude
[root@hdp101 hadoop]# vi dfs.hosts.exclude

添加如下主机名称（要退役的节点）

hdp104

在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

<property>
    <name>dfs.hosts.exclude</name>
    <value>/opt/module/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

刷新NameNode、刷新ResourceManager

[root@hdp101 hadoop-2.7.7]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

[root@hdp101 hadoop-2.7.7]# yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp103/192.168.1.103:8033

检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点，如图3-17所示

等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役，如图3-18所示

[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

stopping datanode

[root@hdp104 hadoop-2.7.7]# sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[root@hdp101 hadoop-2.7.7]# sbin/start-balancer.sh 
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.7/logs/hadoop-root-balancer-hdp101.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.6 Datanode多目录配置

DataNode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本。
具体配置如下

（1）在hdfs-site.xml文件中增加如下内容

<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

（2）停止集群，集群中删除data和logs中所有数据。

[root@hdp101 hadoop]# rm -rf data/ logs/
[root@hdp102 hadoop-2.7.7]$ rm -rf data/ logs/
[root@hdp103 hadoop-2.7.7]$ rm -rf data/ logs/

（3）格式化集群并启动。

[root@hdp101 hadoop]# bin/hdfs namenode –format
[root@hdp101 hadoop]# sbin/start-dfs.sh

（4）查看结果

[root@hdp101 dfs]$ ll
总用量 12
drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 data
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name1
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name2