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一、原理介绍
1.1 Block块
1.2 副本机制
二、fsck命令
2.1 设置默认副本数量
2.2 临时设置文件副本大小
2.3 fsck命令检查文件的副本数
2.4 block块大小的配置
三、NameNode元数据
3.1 NameNode作用
3.2 edits文件
3.3 FSImage文件
3.4 元素据合并控制参数
3.5 SecondaryNameNode的作用
四、HDFS的读写流程
4.1 写入流程
4.2 读取流程
一、原理介绍
1.1 Block块
HDFS分布式文件存储，通常是将1个文件拆分成多个部分，然后分别发送到不同服务器节点上。
问题：不同的文件大小不一，粗暴的拆分然后放到服务器不同节点，会导致各个部分的大小也不一样，不利于统一管理。
解决办法：设定统一的管理单位，block块。
- Block块，HDFS最小存储单位
- 每个256MB（可以修改）
这样可以将文件分成多个Block块，不同的Block块存入对应服务器。
举例说明
某个文件大小1G，那么理论上可以分为4个Block块。
如果集群有三台服务器，那么某台服务器放2个Block块，然后其他两台服务器各1个Block块。
1.2 副本机制
如果不备份，假如某个块损坏了，那么就会导致整个文件不可用。
所以，副本机制是保障数据安全的非常重要的机制。
二、fsck命令
2.1 设置默认副本数量
默认的HDFS文件的副本数量就是3个。
当然这个值可以修改，具体可以在hdfs-site.xml中配置如下属性
<property><name>dfs.replication</name><value>3</value>
</property>
这个属性默认是3，一般情况下，我们无需主动配置（除非需要设置非3的数值）
如果需要自定义这个属性，请修改每一台服务器的hdfs-site.xml文件，并设置此属性。
2.2 临时设置文件副本大小
如果不加限制，我们创建的文件或者上传的文件，默认副本数就是上面设置的值。
但是单次文件上传，我们也可以指定某个文件拥有多少个副本。
hadoop fs -D dfs.replication=2 -put test.txt /tmp/
对于已经存在HDFS的文件，修改dfs.replication属性不会生效，如果要修改已存在文件可以通过命令
hadoop fs -setrep [-R] 2 path如上命令，指定path的内容将会被修改为2个副本存储。
-R选项可选，使用-R表示对子目录也生效。
2.3 fsck命令检查文件的副本数
我们要查看详细的文件副本数信息，可以通过如下命令：
hdfs fsck path [-files [-blocks [-locations]]]
fsck可以检查指定路径是否正常
-files可以列出路径内的文件状态
-files -blocks 输出文件块报告（有几个块，多少副本）
-files -blocks -locations 输出每一个block的详情
2.4 block块大小的配置
默认情况下，block块的大小是256MB，当然我们也可以修改。
<property><name>dfs.blocksize</name><value>268435456</value><description>设置HDFS块大小，单位是b</description></property>
三、NameNode元数据
3.1 NameNode作用
NameNode作用：管理Block块。
在hdfs中，文件是被划分了一堆堆的block块，那如果文件很大、以及文件很多，Hadoop是如何记录和整理文件和block块的关系呢？
答案就在于NameNode。
NameNode基于一批edits和一个fsimage文件的配合完成整个文件系统的管理和维护。
3.2 edits文件
edits文件，是一个流水账文件，记录了hdfs中的每一次操作，以及本次操作影响的文件其对应的block。
3.3 FSImage文件
将全部的edits文件，合并为最终结果，即可得到一个FSImage文件
小结
NameNode基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。
1. 每次对HDFS的操作，均被edits文件记录
2. edits达到大小上线后，开启新的edits记录
3. 定期进行edits的合并操作
- 如当前没有fsimage文件， 将全部edits合并为第一个fsimage
- 如当前已存在fsimage文件，将全部edits和已存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage
4. 重复123流程
3.4 元素据合并控制参数
对于元数据的合并，是一个定时过程，基于：
dfs.namenode.checkpoint.period，默认3600（秒）即1小时
dfs.namenode.checkpoint.txns，默认1000000，即100W次事务
只要有一个达到条件就执行。
检查是否达到条件，默认60秒检查一次，基于：
dfs.namenode.checkpoint.check.period，默认60（秒），来决定。
3.5 SecondaryNameNode的作用
对于元数据的合并，还记得HDFS集群有一个辅助角色：SecondaryNameNode吗？
没错，合并元数据的事情就是它干的
SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage）
然后合并完成后提供给NameNode使用。
四、HDFS的读写流程
4.1 写入流程
1. 客户端向NameNode发起请求
2. NameNode审核权限、剩余空间后，满足条件允许写入，并告知客户端写入的DataNode地址
3. 客户端向指定的DataNode发送数据包
4. 被写入数据的DataNode同时完成数据副本的复制工作，将其接收的数据分发给其它DataNode
5. 如上图，DataNode1复制给DataNode2，然后基于DataNode2复制给Datanode3和DataNode4
6. 写入完成客户端通知NameNode，NameNode做元数据记录工作
关键信息点：
NameNode不负责数据写入，只负责元数据记录和权限审批
客户端直接向1台DataNode写数据，这个DataNode一般是离客户端最近（网络距离）的那一个
数据块副本的复制工作，由DataNode之间自行完成（构建一个PipLine，按顺序复制分发，如图1给2, 2给3和4）
4.2 读取流程
1、客户端向NameNode申请读取某文件
2、 NameNode判断客户端权限等细节后，允许读取，并返回此文件的block列表
3、客户端拿到block列表后自行寻找DataNode读取即可
关键点：
数据同样不通过NameNode提供
NameNode提供的block列表，会基于网络距离计算尽量提供离客户端最近的
这是因为1个block有3份，会尽量找离客户端最近的那一份让其读取。
最难不过坚持，继续下一关~✨
