一、HDFS概述

HDFS：Hadoop Distributed File System；一种分布式文件管理系统，通过目录树定位文件。
使用场景：一次写入，多次读出，且不支持文件的修改。适用于数据分析，不适用于网盘应用；
优点：
1. 高容错：多个副本，其中一个副本丢失，可以自动恢复；
2. 适合处理大数据：数据规模大 & 文件规模大 & 可以构建于廉价机器上。
缺点：
1. 不适合低延时数据访问；
2. 无法高效的对大量小文件进行存储；
3. 不支持并发写同一个文件，仅支持追加，不支持文件的随即修改。

二、HDFS架构与工作机制

官方文档
Apache Hadoop 3.3.4 – HDFS Architecture
组成部分
1. NameNode（NN）：即Master，管理HDFS。
2. Secondary NameNode（SNN）：不是NN的热备份（热备份是指在程序还在运行的时候对数据进行备份）SNN对于NN的作用不同于平常的热备份的概念，SNN包含Fsimage和Edits，会定期合并Fsimage和Edits并推送给NN。
3. DataNode（DN）：即Slaver，执行NN下达的命令。
4. Client：客户端，交互与访问。
5. Block（hdfs文件块）
  1. Hadoop1.x中是64M，在Hadoop2.x-3.x中是128M；
  2. 块的大小既不能太大，也不能太小；（块大小的设置取决于磁盘传输的速率）；
NameNode和SecondaryNameNode的工作机制
1. NameNode启动
  1. 第一次启动NN，需要创建命名空间镜像文件（fsimage）和编辑日志文件（edits）（如果NN不是第一次启动，直接加载fsimage文件和edits文件到内存）；
  2. NN记录操作日志，滚动日志；
  3. NN在内存中对元数据进行修改操作。
2. SecondaryNameNode工作过程
  1. SNN询问NN是否需要CheckPoint（是否需要合并fsimage和edits）。
  2. Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
  3. NameNode滚动正在写的Edits日志。将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到SNN，SNN加载编辑日志和镜像文件到内存进行合并，生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
  4. 拷贝fsimage.chkpoint到NameNode，NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。
DataNode的工作机制
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）地向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。
HDFS的写流程
1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查集群上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. 客户端请求询问第一个 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dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成（Pipe管道机制）。
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，就会将其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）。
9. 传输完成后通知NameBode通知Client完成传输。
HDFS的读流程
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。
网络拓扑-节点距离计算 & 机架感知（副本位置的选择）
1. 距离如图所示
2. 网络拓扑（将整个网络视为一个节点，各个大数据集群则是这整个网络节点的子节点，各个机架则分别是每个集群的子节点，每个实际节点又是机架节点的子节点。依次画出网络拓扑图并计算距离）
3. 副本位置
  1. 第一个副本位于客户端所处的节点上，如果客户端不属于集群节点，则随机选择一个；
  2. 第二、三个副本位于另一个机架上的两个不同节点之上。
数据完整性
1. DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum，计算Block是否已经损坏；
2. DataNode在文件创建后周期验证CheckSum；

三、HDFS的Shell操作

hadoop fs 某指令与 hdfs dfs 某指令是一样的

Hadoop hdfs的启动与关闭（以下是自定义脚本开启关闭hdfs）

#!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi

case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

hdfs文件的上传下载
* 格式：hadoop fs -指令 [参数列表]

上传：
1、本地"剪切"上传：hadoop fs  -moveFromLocal  ./localfile.txt  /hdfs_dir
2、本地拷贝上传：
    hadoop fs  -copyFromLocal  ./localfile.txt  /hdfs_dir
    hadoop fs  -put ./localfile.txt  /hdfs_dir （工作环境更倾向于用put）
3、追加（hdfs文件已存在）
    hadoop fs  -appendToFile  localfile.txt  /hdfs_dir/hdfsfile.txt
=======================================================================================
下载：
1、hdfs拷贝至本地：
    hadoop fs -copyToLocal /hdfs_dir/hdfsfile.txt ./
    hadoop fs -get /hdfs_dir/hdfsfile.txt ./ （生产环境更倾向于用get）

其他Hadoop shell指令（略）

四、Hdfs的API操作

在Windows下配置Hadoop的运行环境

添加Hadoop的Windows依赖文件夹至Windows下一个纯英文路径，配置HADOOP_HOME和Path环境变量（Hadoop的Windows依赖官网没有直接提供，需要自行下载，双击winutils.exe可以验证环境变量是否正常，报错可能是因为缺少微软运行库）

新建Idea Maven项目（配置阿里云maven镜像可以使下载的速度更快）

导入相应的依赖坐标（修改pom.xml - import changes）

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.30</version>
    </dependency>
</dependencies>

日志添加（在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入）

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

API编写代码（*重新理解API这个宽泛的概念）

Java代码的大致逻辑：获取客户端对象 → 执行操作 → 关闭资源（Java标签的用法也可以了解一下，挺好用的）

package cn.hadoop.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.sql.Array;
import java.util.Arrays;


public class HdfsClient {
    private URI uri;
    private Configuration conf;
    private String user = "hadoop";       //文件系统用于进行操作的用户名，这个用户名决定了操作的权限。
    private FileSystem fs;

    @Before
    public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {  //
        uri = new URI("hdfs://hadoop101:8020");    // 统一资源定位符：8020是NameNode内部通信端口
        conf = new Configuration();                    //配置对象默认为空
        fs = FileSystem.get(uri, conf, user);          //使用get()获取FileSystem实例
    }

    @After
    public void close() throws IOException {
        fs.close();                                   // 关闭FileSystem实例
    }

    @Test
    //创建目录
    public void testmkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        fs.mkdirs(new Path("/目录名"));       //mkdirs()方法：创建一个新的目录
    }

    @Test
    //测试各个部分配置文件的优先级
    /*
     * 	代码内部的配置优先级 > 项目资源目录下的配置文件的优先级 > Linux上的配置文件 > 默认配置
     * */
    public void testPut() throws IOException, InterruptedException {
        conf.set("dfs.replication", "2");     //node level参数，指定每个block在集群上有几个备份（因为这个参数在hdfs-site.xml也有配置，所以可以用来比较这些参数之间的优先级）
        fs = FileSystem.get(uri, conf, user);
        fs.copyFromLocalFile(false, true, new Path("D:\\Edelweiss.txt"), new Path("hdfs://hadoop101/目录名称")); //hdfs文件路径开始的一部分是主机名
    }

    @Test
    //文件 下载
    public void testGet() throws IOException {
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("/集群上的路径"), new Path("C:\\Users\\用户名\\Desktop"), false);
    }

    //删除delete、移动rename、更名rename等操作 略

    @Test
    //列出目录详细信息（也可以用于判断“路径类型”——文件或者目录）
    public void fileDetail() throws IOException {
        final RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);  //迭代器
        while (listFiles.hasNext()) {
            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();   //文件状态
            System.out.println("---------------" + fileStatus.getPath() + "---------------");
            System.out.println(fileStatus.getPermission());
            System.out.println(fileStatus.getBlockLocations());
            final BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
            System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));

        }

    }


    @Test
    public void Test(){
        System.out.println("okk"+"\n");
        System.out.println("ookk"+"\\N");
    }
}