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HDFS伪分布式环境搭建

HDFS概述及设计目标

什么是HDFS：

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  • 是Hadoop实现的一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS
  • 源自于Google的GFS论文
  • 论文发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版

HDFS的设计目标：

  • 非常巨大的分布式文件系统
  • 运行在普通廉价的硬件上
  • 易扩展、为用户×××能不错的文件存储服务，也就是容错性

HDFS官方文档地址如下：

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html

HDFS架构

HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）。NameNode用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件。此外，还会有多个DataNode（简称DN），也就是数据节点，数据节点作为从节点存在（slave server）。通常每一个集群中的DataNode，都会被NameNode所管理，DataNode用于存储数据。

HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用操作系统中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。而在底层，一个文件会被分成一个或多个数据块，这些数据块会被存储在一组数据节点中。在CDH中数据块的默认大小是128M，这个大小我们可以通过配置文件进行调节。在NameNode上我们可以执行文件系统的命名空间操作，例如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。

我们可以来看看HDFS的架构图：
HDFS伪分布式环境搭建

HDFS被设计为可以运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个Linux操作系统。HDFS是使用java语言编写的，任何支持java的机器都可以运行HDFS。使用高度可移植的java语言编写的HDFS，意味着可以部署在广泛的机器上。一个典型的HDFS集群部署会有一个专门的机器只能运行NameNode，而其他集群中的机器各自运行一个DataNode实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但是并不建议这么做，除非是学习环境。

总结：

  • HDFS是主/从式的架构，一个HDFS集群会有一个NameNode以及多个DataNode
  • 一个文件会被拆分为多个数据块进行存储，默认数据块大小是128M
  • 即便一个数据块大小为130M，也会被拆分为2个Block，一个大小为128M，一个大小为2M
  • HDFS是使用Java编写的，使得其可以运行在安装了JDK的操作系统之上

NN：

  • 负责客户端请求的响应
  • 负责元数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DN）的管理

DN：

  • 存储用户的文件对应的数据块（Block）
  • 会定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息和健康状况

HDFS副本机制

在HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认情况下，每个数据块都会有三个副本。每个副本都会被存放在不同的机器上，而且每一个副本都有自己唯一的编号。

如下图：
HDFS伪分布式环境搭建

HDFS副本存放策略

NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本得过程就叫做副本存放，这个过程的策略其实就是在可靠性和读写带宽间得权衡。

《Hadoop权威指南》中的默认方式：

  • 第一个副本会随机选择，但是不会选择存储过满的节点。
  • 第二个副本放在和第一个副本不同且随机选择的机架上。
  • 第三个和第二个放在同一个机架上的不同节点上。
  • 剩余的副本就完全随机节点了。

如下图：
HDFS伪分布式环境搭建

可以看出这个方案比较合理：

  1. 可靠性：block存储在两个机架上
  2. 写带宽：写操作仅仅穿过一个网络交换机
  3. 读操作：选择其中得一个机架去读
  4. block分布在整个集群上。

HDFS伪分布式环境搭建

官方安装文档地址如下：

http://archive.cloudera.com/cdh6/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

环境描述：

  • CentOS7.3
  • JDK1.8
  • Hadoop 2.6.0-cdh6.7.0

下载Hadoop 2.6.0-cdh6.7.0的tar.gz包并解压：

[root@localhost ~]# cd /usr/local/src/
[root@localhost /usr/local/src]# wget http://archive.cloudera.com/cdh6/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0.tar.gz
[root@localhost /usr/local/src]# tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh6.7.0.tar.gz -C /usr/local/

注：如果在Linux上下载得很慢的话，可以在windows的迅雷上使用这个链接进行下载。然后再上传到Linux中，这样就会快一些。

解压完后，进入到解压后的目录下，可以看到hadoop的目录结构如下：

[root@localhost /usr/local/src]# cd /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0]# ls
bin             cloudera  examples             include  libexec      NOTICE.txt  sbin   src
bin-mapreduce1  etc       examples-mapreduce1  lib      LICENSE.txt  README.txt  share
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0]#

简单说明一下其中几个目录存放的东西：

  • bin目录存放可执行文件
  • etc目录存放配置文件
  • sbin目录下存放服务的启动命令
  • share目录下存放jar包与文档

以上就算是把hadoop给安装好了，接下来就是编辑配置文件，把JAVA_HOME配置一下：

[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0]# cd etc/
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/etc]# cd hadoop
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/etc/hadoop]# vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8/  # 根据你的环境变量进行修改

由于我们要进行的是单节点伪分布式环境的搭建，所以还需要配置两个配置文件，分别是core-site.xml以及hdfs-site.xml，如下：

[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/etc/hadoop]# vim core-site.xml  # 增加如下内容

    
        fs.defaultFS
        hdfs://192.168.77.130:8020  # 指定默认的访问地址以及端口号
    
    
        hadoop.tmp.dir  # 指定临时文件所存放的目录
        /data/tmp/
    

[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/etc/hadoop]# mkdir /data/tmp/
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/etc/hadoop]# vim hdfs-site.xml  # 增加如下内容

    
        dfs.replication  # 指定只产生一个副本
        1

然后配置一下密钥对，设置本地免密登录，搭建伪分布式的话这一步是必须的：

[root@localhost ~]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
Generating public/private dsa key pair.
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub.
The key fingerprint is:
c2:41:89:65:bd:04:9e:3e:3f:f9:a7:51:cd:e9:cf:1e root@localhost
The key's randomart image is:
+--[ DSA 1024]----+
|     o=+         |
|    .+..o        |
|      +. .       |
|     o ..    o . |
|      = S   . +  |
|       + . . .   |
|        + .   .E |
|         o ..  o.|
|          oo   .+|
+-----------------+
[root@localhost ~]# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@localhost ~]# ssh localhost
ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer
[root@localhost ~]#

如上，测试本地免密登录的时候报了个ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer错误，于是着手排查错误，发现是/etc/hosts.allow文件里限制了IP，于是修改一下该配置文件即可，如下：

[root@localhost ~]# vim /etc/hosts.allow  #  修改为 sshd: ALL
[root@localhost ~]# service sshd restart
[root@localhost ~]# ssh localhost  # 测试登录成功
Last login: Sat Mar 24 21:56:38 2018 from localhost
[root@localhost ~]# logout
Connection to localhost closed.
[root@localhost ~]#

接下来就可以启动HDFS了，不过在启动之前需要先格式化文件系统：

[root@localhost ~]# /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/bin/hdfs namenode -format

注：只有第一次启动才需要格式化

使用服务启动脚本启动服务：

[root@localhost ~]# /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/sbin/start-dfs.sh
18/03/24 21:59:03 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [192.168.77.130]
192.168.77.130: namenode running as process 8928. Stop it first.
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/logs/hadoop-root-datanode-localhost.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
The authenticity of host '0.0.0.0 (0.0.0.0)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is 63:74:14:e8:15:4c:45:13:9e:16:56:92:6a:8c:1a:84.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes  # 第一次启动会询问是否连接节点
0.0.0.0: Warning: Permanently added '0.0.0.0' (ECDSA) to the list of known hosts.
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/logs/hadoop-root-secondarynamenode-localhost.out
18/03/24 21:59:22 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
[root@localhost ~]# jps  # 检查是否有以下几个进程，如果少了一个都是不成功的
8928 NameNode
9875 Jps
9578 DataNode
9757 SecondaryNameNode
[root@localhost ~]# netstat -lntp |grep java  # 检查端口
tcp        0      0 0.0.0.0:50090           0.0.0.0:*               LISTEN      9757/java           
tcp        0      0 192.168.77.130:8020     0.0.0.0:*               LISTEN      8928/java           
tcp        0      0 0.0.0.0:50070           0.0.0.0:*               LISTEN      8928/java           
tcp        0      0 0.0.0.0:50010           0.0.0.0:*               LISTEN      9578/java           
tcp        0      0 0.0.0.0:50075           0.0.0.0:*               LISTEN      9578/java           
tcp        0      0 0.0.0.0:50020           0.0.0.0:*               LISTEN      9578/java           
tcp        0      0 127.0.0.1:53703         0.0.0.0:*               LISTEN      9578/java           
[root@localhost ~]#

然后将Hadoop的安装目录配置到环境变量中，方便之后使用它的命令：

[root@localhost ~]# vim ~/.bash_profile  # 增加以下内容
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
[root@localhost ~]# source !$
source ~/.bash_profile
[root@localhost ~]#

确认服务启动成功后，使用浏览器访问192.168.77.130:50070，会访问到如下页面：
HDFS伪分布式环境搭建

点击Live Nodes查看活着的节点：
HDFS伪分布式环境搭建

如上，可以看到节点的信息。到此，我们伪分布式的hadoop集群就搭建完成了。

HDFS shell操作

以上已经介绍了如何搭建伪分布式的Hadoop，既然环境已经搭建起来了，那要怎么去操作呢？这就是本节将要介绍的内容：

HDFS自带有一些shell命令，通过这些命令我们可以去操作HDFS文件系统，这些命令与Linux的命令挺相似的，如果熟悉Linux的命令很容易就可以上手HDFS的命令，关于这些命令的官方文档地址如下：

http://archive.cloudera.com/cdh6/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh6.7.0/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapredCommands.html

以下介绍几个常用的命令：

首先我们创建一个测试文件：

[root@localhost ~]# cd /data/
[root@localhost /data]# vim hello.txt  # 随便写一些内容
hadoop welcome
hadoop hdfs mapreduce
hadoop hdfs
[root@localhost /data]#

1.查看文件系统的根目录：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -ls /
[root@localhost /data]#

2.将刚刚创建的文件拷贝到文件系统的根目录下：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -put ./hello.txt /
[root@localhost /data]# hdfs dfs -ls /
Found 1 items
-rw-r--r--   1 root supergroup         49 2018-03-24 22:37 /hello.txt
[root@localhost /data]#

3.查看文件内容：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -cat /hello.txt
hadoop welcome
hadoop hdfs mapreduce
hadoop hdfs
[root@localhost /data]#

4.创建目录：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -mkdir /test
[root@localhost /data]# hdfs dfs -ls /
Found 2 items
-rw-r--r--   1 root supergroup         49 2018-03-24 22:37 /hello.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 22:40 /test
[root@localhost /data]#

5.递归创建目录：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -mkdir -p /test/a/b/c

6.递归查看目录：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -ls -R /
-rw-r--r--   1 root supergroup         49 2018-03-24 23:02 /hello.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test/a
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test/a/b
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test/a/b/c
[root@localhost /data]#

7.拷贝文件：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -copyFromLocal ./hello.txt /test/a/b
[root@localhost /data]# hdfs dfs -ls -R /
-rw-r--r--   1 root supergroup         49 2018-03-24 23:02 /hello.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test/a
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:06 /test/a/b
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-03-24 23:04 /test/a/b/c
-rw-r--r--   1 root supergroup         49 2018-03-24 23:06 /test/a/b/hello.txt
[root@localhost /data]#

8.从文件系统中拿出文件：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -get /test/a/b/hello.txt

9.删除文件：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -rm /hello.txt
Deleted /hello.txt
[root@localhost /data]#

10.删除目录：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -rm -R /test
Deleted /test
[root@localhost /data]#

以上就是最为常用的一些操作命令了，如果需要使用其他命令，直接执行hdfs dfs就可以查看到所支持的所有命令。

接下来我们在浏览器里查看文件系统，首先将刚刚删除的文件put回去：

[root@localhost /data]# hdfs dfs -put ./hello.txt /

在浏览器上查看文件系统：
HDFS伪分布式环境搭建

查看文件的信息：
HDFS伪分布式环境搭建

可以看到关于该文件的详细信息：
HDFS伪分布式环境搭建

由于这个文件太小了，所以只有一个数据块。

我们来put一个比较大的文件，例如我们之前使用的Hadoop的安装包：

[root@localhost /data]# cd /usr/local/src/
[root@localhost /usr/local/src]# hdfs dfs -put ./hadoop-2.6.0-cdh6.7.0.tar.gz /

如下，可以看到，这个文件被分为了三个数据块：
HDFS伪分布式环境搭建


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