尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】

视频地址：尚硅谷大数据Hadoop教程（Hadoop 3.x安装搭建到集群调优）

1. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记01【大数据概论】
2. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记02【Hadoop-入门】
3. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】
4. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记04【Hadoop-MapReduce】
5. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记05【Hadoop-Yarn】
6. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记06【Hadoop-生产调优手册】
7. 尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记07【Hadoop-源码解析】

目录

03_尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS）V3.3

P039【039_尚硅谷_Hadoop_HDFS_课程介绍】04:23

P040【040_尚硅谷_Hadoop_HDFS_产生背景和定义】04:11

P041【041_尚硅谷_Hadoop_HDFS_优缺点】05:28

P042【042_尚硅谷_Hadoop_HDFS_组成】09:09

P043【043_尚硅谷_Hadoop_HDFS_文件块大小】08:01

P044【044_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令上传】09:48

P045【045_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令下载&直接操作】16:41

P046【046_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API环境准备】08:20

P047【047_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API创建文件夹】10:54

P048【048_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API上传】06:42

P049【049_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API参数的优先级】05:08

P050【050_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件下载】08:24

P051【051_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件删除】04:12

P052【052_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件更名和移动】05:03

P053【053_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件详情查看】07:57

P054【054_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件和文件夹判断】03:20

P055【055_尚硅谷_Hadoop_HDFS_写数据流程】11:38

P056【056_尚硅谷_Hadoop_HDFS_节点距离计算】04:31

P057【057_尚硅谷_Hadoop_HDFS_机架感知（副本存储节点选择）】06:07

P058【058_尚硅谷_Hadoop_HDFS_读数据流程】05:04

P059【059_尚硅谷_Hadoop_HDFS_NN和2NN工作机制】13:28

P060【060_尚硅谷_Hadoop_HDFS_FsImage镜像文件】09:33

P061【061_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Edits编辑日志】04:49

P062【062_尚硅谷_Hadoop_HDFS_检查点时间设置】

P063【063_尚硅谷_Hadoop_HDFS_DN工作机制】07:36

P064【064_尚硅谷_Hadoop_HDFS_数据完整性】07:07

P065【065_尚硅谷_Hadoop_HDFS_掉线时限参数设置】04:44

P066【066_尚硅谷_Hadoop_HDFS_总结】03:44

03_尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS）V3.3

P039【039_尚硅谷_Hadoop_HDFS_课程介绍】04:23

P040【040_尚硅谷_Hadoop_HDFS_产生背景和定义】04:11

HDFS定义

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

 

能追加数据，不能修改原来的数据。

P041【041_尚硅谷_Hadoop_HDFS_优缺点】05:28

HDFS优点

1. 高容错性；
2. 适合处理大数据，GB、TB、PB；
3. 可构建在廉价机器上，通过多副本机制提高可靠性。

HDFS缺点

1. 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的；
2. 无法高效的对大量小文件进行存储；
3. 不支持并发写入、文件随机修改。仅支持数据append（追加）。

P042【042_尚硅谷_Hadoop_HDFS_组成】09:09

hadoop官方文档网站：Index of /docs

P043【043_尚硅谷_Hadoop_HDFS_文件块大小】08:01

思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？

（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；

（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。

总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

P044【044_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令上传】09:48

hadoop fs 具体命令  OR  hdfs dfs 具体命令，两个是完全相同的。

连接成功
Last login: Wed Mar 22 11:45:28 2023 from 192.168.88.1
[atguigu@node1 ~]$ hadoop fs
Usage: hadoop fs [generic options]
        [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
        [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
        [-checksum <src> ...]
        [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
        [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
        [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
        [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t <thread count>] <localsrc> ... <dst>]
        [-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
        [-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] [-e] <path> ...]
        [-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]
        [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
        [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
        [-df [-h] [<path> ...]]
        [-du [-s] [-h] [-v] [-x] <path> ...]
        [-expunge]
        [-find <path> ... <expression> ...]
        [-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
        [-getfacl [-R] <path>]
        [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
        [-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
        [-head <file>]
        [-help [cmd ...]]
        [-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]]
        [-mkdir [-p] <path> ...]
        [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
        [-moveToLocal <src> <localdst>]
        [-mv <src> ... <dst>]
        [-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
        [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
        [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...]
        [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
        [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
        [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
        [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
        [-stat [format] <path> ...]
        [-tail [-f] [-s <sleep interval>] <file>]
        [-test -[defsz] <path>]
        [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
        [-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...]
        [-touchz <path> ...]
        [-truncate [-w] <length> <path> ...]
        [-usage [cmd ...]]

Generic options supported are:
-conf <configuration file>        specify an application configuration file
-D <property=value>               define a value for a given property
-fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt <local|resourcemanager:port>  specify a ResourceManager
-files <file1,...>                specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <jar1,...>               specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives <archive1,...>          specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machines

The general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]

[atguigu@node1 ~]$ hdfs dfs
Usage: hadoop fs [generic options]
        [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
        [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
        [-checksum <src> ...]
        [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
        [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
        [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
        [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t <thread count>] <localsrc> ... <dst>]
        [-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
        [-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] [-e] <path> ...]
        [-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]
        [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
        [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
        [-df [-h] [<path> ...]]
        [-du [-s] [-h] [-v] [-x] <path> ...]
        [-expunge]
        [-find <path> ... <expression> ...]
        [-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
        [-getfacl [-R] <path>]
        [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
        [-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
        [-head <file>]
        [-help [cmd ...]]
        [-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]]
        [-mkdir [-p] <path> ...]
        [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
        [-moveToLocal <src> <localdst>]
        [-mv <src> ... <dst>]
        [-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
        [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
        [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...]
        [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
        [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
        [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
        [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
        [-stat [format] <path> ...]
        [-tail [-f] [-s <sleep interval>] <file>]
        [-test -[defsz] <path>]
        [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
        [-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...]
        [-touchz <path> ...]
        [-truncate [-w] <length> <path> ...]
        [-usage [cmd ...]]

Generic options supported are:
-conf <configuration file>        specify an application configuration file
-D <property=value>               define a value for a given property
-fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt <local|resourcemanager:port>  specify a ResourceManager
-files <file1,...>                specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <jar1,...>               specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives <archive1,...>          specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machines

The general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]

[atguigu@node1 ~]$ 

1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt

输入：

shuguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./shuguo.txt  /sanguo

2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt

输入：

weiguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo

3）-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt

输入：

wuguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo

4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt

输入：

liubei

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

P045【045_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Shell命令下载&直接操作】16:41

HDFS直接操作

1）-ls: 显示目录信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo

2）-cat：显示文件内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt

3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chmod 666  /sanguo/shuguo.txt

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo.txt

4）-mkdir：创建路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo

5）-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo

6）-mv：在HDFS目录中移动文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo

7）-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt

8）-rm：删除文件或文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt

9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo

10）-du统计文件夹的大小信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo

27  81  /jinguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du  -h /jinguo

14  42  /jinguo/shuguo.txt

7   21   /jinguo/weiguo.txt

6   18   /jinguo/wuguo.tx

        说明：27表示文件大小；81表示27*3个副本；/jinguo表示查看的目录

11）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt

这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。

P046【046_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API环境准备】08:20

P047【047_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API创建文件夹】10:54

idea，ctrl+p+enter：查看参数。

package com.atguigu.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

/**
 * 客户端代码常用套路
 * 1、获取一个客户端对象
 * 2、执行相关的操作命令
 * 3、关闭资源
 * HDFS  zookeeper
 */
public class HdfsClient {
    //创建目录
    @Test
    public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        //连接的集群nn地址
        URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
        //创建一个配置文件
        Configuration configuration = new Configuration();

        //用户
        String user = "atguigu";

        //1、获取到了客户端对象
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
        //2、创建一个文件夹
        fileSystem.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));
        //3、关闭资源
        fileSystem.close();
    }
}

package com.atguigu.hdfs;

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

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

/**
 * 客户端代码常用套路
 * 1、获取一个客户端对象
 * 2、执行相关的操作命令
 * 3、关闭资源
 * HDFS  zookeeper
 */
public class HdfsClient {
    private FileSystem fs;

    @Before
    public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        // 连接的集群nn地址
        URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
        // 创建一个配置文件
        Configuration configuration = new Configuration();

        configuration.set("dfs.replication", "2");
        // 用户
        String user = "atguigu";

        // 1、获取到了客户端对象
        fs = FileSystem.get(uri, configuration, user);
    }

    @After
    public void close() throws IOException {
        // 3、关闭资源
        fs.close();
    }

    /*
    @Test
    public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        //连接的集群nn地址
        URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
        //创建一个配置文件
        Configuration configuration = new Configuration();

        //用户
        String user = "atguigu";

        //1、获取到了客户端对象
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
        //2、创建一个文件夹
        fileSystem.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));
        //3、关闭资源
        fileSystem.close();
    }*/

    //创建目录
    @Test
    public void testMkdir() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
//        //连接的集群nn地址
//        URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
//        //创建一个配置文件
//        Configuration configuration = new Configuration();
//
//        //用户
//        String user = "atguigu";
//
//        //1、获取到了客户端对象
//        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, configuration, user);
        //2、创建一个文件夹
        fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan2"));
//        //3、关闭资源
//        fileSystem.close();
    }
}

P048【048_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API上传】06:42

package com.atguigu.hdfs;

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

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

/**
 * 客户端代码常用套路
 * 1、获取一个客户端对象
 * 2、执行相关的操作命令
 * 3、关闭资源
 * HDFS  zookeeper
 */
public class HdfsClient {
    private FileSystem fs;

    @Before
    public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
        // 连接的集群nn地址
        URI uri = new URI("hdfs://node1:8020");
        // 创建一个配置文件
        Configuration configuration = new Configuration();

        // 用户
        String user = "atguigu";

        // 1、获取到了客户端对象
        fs = FileSystem.get(uri, configuration, user);
    }

    @After
    public void close() throws IOException {
        // 3、关闭资源
        fs.close();
    }

    // 上传
    @Test
    public void testPut() throws IOException {
        // 参数解读，参数1：表示删除原数据、参数2：是否允许覆盖、参数3：原数据路径、参数4：目的地路径
        fs.copyFromLocalFile(false, true, new Path("D:\\bigData\\file\\sunwukong.txt"), new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan"));
    }

}

P049【049_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API参数的优先级】05:08

将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

         <value>1</value> <!--副本数-->

    </property>

</configuration>

参数优先级排序，hdfs-default.xml => hdfs-site.xml=> 在项目资源目录下的配置文件 => 代码里面的配置。

1. 客户端代码中设置的值
2. ClassPath下的用户自定义配置文件
3. 然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml）
4. 服务器的默认配置（xxx-default.xml）

P050【050_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件下载】08:24

    //文件下载
    @Test
    public void testGet() throws IOException {
        //参数的解读，参数一：原文件是否删除、参数二：原文件路径HDFS、参数三：Windows目标地址路径、参数四：crc校验
//        fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan2/sunwukong.txt"), new Path("D:\\bigData\\file\\download"), false);
        fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/xiyou/huaguoshan2/"), new Path("D:\\bigData\\file\\download"), false);
//      fs.copyToLocalFile(false, new Path("hdfs://node1/a.txt"), new Path("D:\\"), false);
    }

P051【051_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件删除】04:12

    //删除
    @Test
    public void testRm() throws IOException {
        //参数解读，参数1：要删除的路径、参数2：是否递归删除
        //删除文件
        //fs.delete(new Path("/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz"),false);

        //删除空目录
        //fs.delete(new Path("/xiyou"), false);

        //删除非空目录
        fs.delete(new Path("/jinguo"), true);
    }

P052【052_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件更名和移动】05:03

    //文件的更名和移动
    @Test
    public void testmv() throws IOException {
        //参数解读，参数1：原文件路径、参数2：目标文件路径
        //对文件名称的修改
        fs.rename(new Path("/input/word.txt"), new Path("/input/ss.txt"));

        //文件的移动和更名
        fs.rename(new Path("/input/ss.txt"), new Path("/cls.txt"));

        //目录更名
        fs.rename(new Path("/input"), new Path("/output"));
    }

P053【053_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件详情查看】07:57

    //获取文件详细信息
    @Test
    public void fileDetail() throws IOException {
        //获取所有文件信息
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);

        //遍历文件
        while (listFiles.hasNext()) {
            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();

            System.out.println("========== " + fileStatus.getPath() + " =========");
            System.out.println(fileStatus.getPermission());
            System.out.println(fileStatus.getOwner());
            System.out.println(fileStatus.getGroup());
            System.out.println(fileStatus.getLen());
            System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
            System.out.println(fileStatus.getReplication());
            System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
            System.out.println(fileStatus.getPath().getName());

            //获取块信息
            BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();

            System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
        }
    }

P054【054_尚硅谷_Hadoop_HDFS_API文件和文件夹判断】03:20

    //判断是文件夹还是文件
    @Test
    public void testFile() throws IOException {
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
        for (FileStatus status : listStatus) {
            if (status.isFile()) {
                System.out.println("文件：" + status.getPath().getName());
            } else {
                System.out.println("目录：" + status.getPath().getName());
            }
        }
    }

P055【055_尚硅谷_Hadoop_HDFS_写数据流程】11:38

HDFS写数据流程，剖析文件写入。

（1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查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。

（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会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）。

P056【056_尚硅谷_Hadoop_HDFS_节点距离计算】04:31

P057【057_尚硅谷_Hadoop_HDFS_机架感知（副本存储节点选择）】06:07

Apache Hadoop 3.1.3 – HDFS Architecture

1. 第一个副本在Client所处的节点上；如果客户端在集群外，随机选一个。
2. 第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
3. 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。

P058【058_尚硅谷_Hadoop_HDFS_读数据流程】05:04

（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。

P059【059_尚硅谷_Hadoop_HDFS_NN和2NN工作机制】13:28

第5章

P060【060_尚硅谷_Hadoop_HDFS_FsImage镜像文件】09:33

1）oiv查看Fsimage文件

（1）查看oiv和oev命令

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs

oiv            apply the offline fsimage viewer to an fsimage

oev            apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

（3）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ pwd

/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。

<inode>

    <id>16386</id>

    <type>DIRECTORY</type>

    <name>user</name>

    <mtime>1512722284477</mtime>

    <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>

    <nsquota>-1</nsquota>

    <dsquota>-1</dsquota>

</inode>

<inode>

    <id>16387</id>

    <type>DIRECTORY</type>

    <name>atguigu</name>

    <mtime>1512790549080</mtime>

    <permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>

    <nsquota>-1</nsquota>

    <dsquota>-1</dsquota>

</inode>

<inode>

    <id>16389</id>

    <type>FILE</type>

    <name>wc.input</name>

    <replication>3</replication>

    <mtime>1512722322219</mtime>

    <atime>1512722321610</atime>

    <perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize>

    <permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission>

    <blocks>

        <block>

           <id>1073741825</id>

           <genstamp>1001</genstamp>

           <numBytes>59</numBytes>

        </block>

    </blocks>

</inode >

思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？

在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

P061【061_尚硅谷_Hadoop_HDFS_Edits编辑日志】04:49

2）oev查看Edits文件

（1）基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

（2）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<EDITS>

    <EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>129</TXID>

        </DATA>

    </RECORD>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_ADD</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>130</TXID>

           <LENGTH>0</LENGTH>

           <INODEID>16407</INODEID>

           <PATH>/hello7.txt</PATH>

           <REPLICATION>2</REPLICATION>

           <MTIME>1512943607866</MTIME>

           <ATIME>1512943607866</ATIME>

           <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>

           <CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME>

           <CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE>

           <OVERWRITE>true</OVERWRITE>

           <PERMISSION_STATUS>

               <USERNAME>atguigu</USERNAME>

               <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>

               <MODE>420</MODE>

           </PERMISSION_STATUS>

           <RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID>

           <RPC_CALLID>0</RPC_CALLID>

        </DATA>

    </RECORD>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>131</TXID>

           <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>

        </DATA>

    </RECORD>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>132</TXID>

           <GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2>

        </DATA>

    </RECORD>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>133</TXID>

           <PATH>/hello7.txt</PATH>

           <BLOCK>

               <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>

               <NUM_BYTES>0</NUM_BYTES>

               <GENSTAMP>1016</GENSTAMP>

           </BLOCK>

           <RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID>

           <RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID>

        </DATA>

    </RECORD>

    <RECORD>

        <OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE>

        <DATA>

           <TXID>134</TXID>

            <LENGTH>0</LENGTH>

           <INODEID>0</INODEID>

           <PATH>/hello7.txt</PATH>

           <REPLICATION>2</REPLICATION>

           <MTIME>1512943608761</MTIME>

           <ATIME>1512943607866</ATIME>

           <BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>

           <CLIENT_NAME></CLIENT_NAME>

           <CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE>

           <OVERWRITE>false</OVERWRITE>

           <BLOCK>

               <BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>

               <NUM_BYTES>25</NUM_BYTES>

               <GENSTAMP>1016</GENSTAMP>

           </BLOCK>

           <PERMISSION_STATUS>

               <USERNAME>atguigu</USERNAME>

               <GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>

               <MODE>420</MODE>

           </PERMISSION_STATUS>

        </DATA>

    </RECORD>

</EDITS >

P062【062_尚硅谷_Hadoop_HDFS_检查点时间设置】

CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

  [hdfs-default.xml]

<property>

  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>

  <value>3600s</value>

</property>

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property>

  <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>

  <value>1000000</value>

<description>操作动作次数</description>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>

  <value>60s</value>

<description> 1分钟检查一次操作次数</description>

</property>

P063【063_尚硅谷_Hadoop_HDFS_DN工作机制】07:36

P064【064_尚硅谷_Hadoop_HDFS_数据完整性】07:07

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）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）

（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

CRC（循环冗余校验）在线计算_ip33.com

P065【065_尚硅谷_Hadoop_HDFS_掉线时限参数设置】04:44

P066【066_尚硅谷_Hadoop_HDFS_总结】03:44

一、Hadoop入门
    1、常用端口号
        hadoop3.x 
            HDFS NameNode 内部通常端口：8020/9000/9820
            HDFS NameNode 对用户的查询端口：9870
            Yarn查看任务运行情况的：8088
            历史服务器：19888
        hadoop2.x 
            HDFS NameNode 内部通常端口：8020/9000
            HDFS NameNode 对用户的查询端口：50070
            Yarn查看任务运行情况的：8088
            历史服务器：19888
    2、常用的配置文件
        3.x core-site.xml  hdfs-site.xml  yarn-site.xml  mapred-site.xml workers
        2.x core-site.xml  hdfs-site.xml  yarn-site.xml  mapred-site.xml slaves

二、HDFS
    1、HDFS文件块大小（面试重点）
        硬盘读写速度
        在企业中，一般128m（中小公司）、256m（大公司）
    2、HDFS的Shell操作（开发重点）
    3、HDFS的读写流程（面试重点）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-402291.html

到了这里，关于尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！