HDFS适合做什么

这篇文章将为大家详细讲解有关HDFS适合做什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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HDFS适合做：

存储大文件。上G、T甚至P。
一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。
搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。

HDFS不适合做：

实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。
很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容存放的位置等等信息），所以HDFS上文件的数目受到namenode内存的限制。
并发环境下的写入和修改。

Block

一个磁盘的block通常是512B，内核一次读写磁盘不能少于这个数目。在HDFS上一个Block的默认大小是64M，HDFS block的大小可以通过ds.block.size来设置，很多工作站上把一个block调为128M。之所以要把block设置得这么大，是因为HDFS上的文件普遍都是大文件，如果block很小，那一个文件就要存放在很多block上，而这些位置信息都要被namenode所记录，一来浪费namenode的存储空间，二来检索一个文件的时候开销也比较高。

当一个文件的长度小于一个block size时，它会单独占用一个block，但它占用的磁盘空间仍然是其真实的长度。

Namenode和Datanode

namenode管理文件系统的namespace，而datanode负责存储和检索block。一般情况下一个block会存放在多个不同的datanode上，以提高容错性。datanode在读写HDFS文件时，都需要通过namenode来获知读写的具体位置。

你可以使用distcp命令在不同的datanode之间并行地复制大文件:

$ hadoop distcp hdfs://datanode1/foo hdfs://datanode2/bar

HDFS上的文件是使用URI来定位的，前缀都是hdfs://localhost:9000，你可以把这个前缀赋给属性fs.default.name（属性可以在配置文件中指定，也可以在代码中指定），这样你就不用每次都写这个前缀了，比如以下2个命令是等价的：

$ hadoop fs -ls /

$ hadoop fs -ls hsfs://localhost:9000/

本地文件系统的前缀是file://

orisun@zcypc:~$ hadoop fs -ls file:///Found 22 items
drwxr-xr-x   - root root       4096 2012-08-02 19:17 /home
dr-xr-xr-x   - root root          0 2012-08-20 22:14 /proc
drwxr-xr-x   - root root       4096 2010-04-23 18:11 /mnt
drwx------   - root root       4096 2012-08-18 10:46 /root
drwxr-xr-x   - root root       4096 2012-08-18 10:40 /sbin
……

HDFS默认的文件备份数量是3，这个可以在dfs.replication属性中设置，在伪分布式模式中由于datanode只有一个，所以要把该值设为1。当你使用hadoop fs -ls命令时会得到形如：

drwxr-xr-x 　　- 　　orisun 　　supergroup 0 　　2012-08-20 14:23　　 /tmp

-rw------- 　　　1 　　orisun 　　supergroup 　　4 　　2012-08-20 14:23 　　/tmp/jobtracker.info

跟UNIX下的ls命令很像，其中第2列就是replication的数目，第5列是文件的长度，以B为单位（文件夹的长度是0,而在UNIX文件系统中目录的长度是512B的整倍数，因为目录所占的空间是以块为分配单位的，每块为512B）。

FSDataInputStream继承自Java的DataInputStream并支持随机读写。

public class FSDataInputStream extends DataInputStream implements Seekable, PositionedReadable {}

public interface Seekable {
　　void seek(long pos) throws IOException;
　　long getPos() throws IOException;
　　boolean seekToNewSource(long targetPos) throws IOException;
}

FSDataInputStream还可以从指定的位置读取文件的一部分。

public interface PositionedReadable {    public int read(long position, byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException;    public void readFully(long position, byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException;    public void readFully(long position, byte[] buffer) throws IOException;
}

如果你想在HDFS上新建一文件可以使用

public FSDataOutputStream create(Path f) throws IOException

使用create()函数时注意2点：文件必须之前不存在；它可附带地创建任意多级的父目录。

有时候你可能会需要用append()，在文件不存在时会创建它。

public FSDataOutputStream append(Path f) throws IOException

重命名文件

public void rename(String oldName,String newName)

当然你也可以用mkdir来创建目录

public boolean mkdirs(Path f) throws IOException

由于create()可以附带地创建任意多级的父目录，所以mkdir你并不会常用。

FileSystem的getFileStatus()方法可以获取文件和目录的FileStatus。

Path file = new Path("/dir/file");
FileStatus stat = fs.getFileStatus(file);

然后你就可以访问：

stat.getPath()
stat.getLen()
stat.isLen()
stat.getMogificationTime()
stat.getReplication()
stat.getBlockSize()
stat.getOwner()
stat.getReplication()
stat.getBlockSize()
stat.getGroup()
stat.getPermission()

实际上上述信息都存储在namenode中。

你还可以获取一个目录下所有文件的FileStatus。

public FileStatus[] listStatus(Path f) throws IOExceptionpublic FileStatus[] listStatus(Path f, PathFilter filter) throws IOExceptionpublic FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws IOExceptionpublic FileStatus[] listStatus(Path[] files, PathFilter filter) throws IOException

在指定文件时，hadoop同样支持globbing，它支持的wildcard有：

*　　0个或多个任意字符

?　　任意单个字符

[ab]　　[^ab]　　[a-b]　　[^a-b]

{exp1,exp2}　　　　匹配exp1或exp2

\c　　转义

fs.listStatus(new Path("/2007/*/*"), new RegexExcludeFilter("^.*/2007/12/31$"))

将匹配2007年的所有文件，但是2007-12-31的文件将被filter掉。

public boolean delete(Path f, boolean recursive) throws IOException

删除目录时可以选择是否启用递归模式。

上面已经提到大量的小文件会极大消耗namenode的内存，所以在这种情况下我们需要使用Hadoop Archives（HAR）把文件归档为一个大文件。

$ hadoop archive -archiveName orisun.har -p /user/orisun /user

把/user/orisun下的所有文件打包成orisun.tar放在/user目录下。

你还可以查看一个har文件中包含哪些文件：

orisun@zcypc:~$ hadoop fs -lsr har:///user/orisun.hardrwxr-xr-x   - orisun supergroup          0 2012-08-20 16:49 /user/orisun.har/mse-rw-r--r--   1 orisun supergroup          0 2012-08-20 16:49 /user/orisun.har/mse/list-rw-r--r--   1 orisun supergroup          0 2012-08-20 16:49 /user/orisun.har/book
orisun@zcypc:~$ hadoop fs -ls har:///user/orisun.har/mseFound 1 items-rw-r--r--   1 orisun supergroup          0 2012-08-20 16:49 /user/orisun.har/mse/list

HAR也是一个文件系统，一个Har URI的完整模式是har://-/

orisun@zcypc:~$ hadoop fs -lsr har://hdfs-localhost:9000/user/orisun.har/mse-rw-r--r--   1 orisun supergroup          0 2012-08-20 16:49 /user/orisun.har/mse/list

删除har文件必须使用rmr命令，用rm是不行的。

$ hadoop fs -rmr /user/orisun.har

使用HAR的一些限制：

会产生原始文件的完整备份，占用磁盘空间。当然你可以以在建好har文件后把原文件删掉。
HAR只是把多个文件打包成一个文件并没有采用任何的压缩策略。
HAR文件是不可变，如何你想增加或从har中删除一个文件，你只能重新归档。
InputFormat不理会har的存在，这意味着har文件对于MapReduce来说仍然会产生多个InputSlit，不会提高效率。要解决“小文件很多导致map task很多”的问题，可以采用CombineFileInputFormat。

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