HDFS(Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 的一个重要的模块，有点像磁盘阵列一样，不过它构建的是分布式网络文件系统。由于数据块从多个节上存取，也就能突破单点的网络带宽和硬件资源的限制而获得更好的性能; 能处理更大的数据，和克服单点故障的问题。许多公司正在使用 HDFS 构建自己的分布式文件系统，还比支持它的应用有 Spark, Presto, Hive, HBase, Zeppelin 等。
本文将实战自己搭建一个 HDFS 分布式文件系统，体验最基本的 HDFS 文件操作，看看它是如何分布文件块，以及如何进行冗余容错的。
本次实战环境:
- macOS Big Sur 11.7, VirtualBox 6.1.32 r149290, Vagrant 2.2.19
- Vagrant Ubuntu 22.04 LTS 虚拟机
- Open JDK 8
- Hadoop 3.3.4
我们将使用 4 个 Vagrant 虚拟机，其中一个为 NameNode, 其余为 DataNode。HDFS 沿袭了传统的 Master/Slave 系统架构，但因目前像传统的计算机名词 PC, CRT 被恶意使用的当下，Master/Slave 相应的更名为 NameNode 和 DataNode。在通常的系统中, Master 兼具协调与数据存储的功能，而 Slave 只存储数据，而 HDFS 的 NameNode 仅保管文件的元信息，数据块存储在 DataNode 中。
我们在虚拟机中的所采用的系统为 Ubuntu 22.04 LTS 版, 它们全部定义在同一个 Vagrantfile 文件中，使用固定的私有 IP 地址。所以虚拟机之间，虚拟机与宿主机之间是互通的，我们从宿主机发起的访问即模拟了远程访问 HDFS 集群的效果。
注：关于 Vagrant 的日常基本操作请参考 Vagrant 简介与常用操作及配置。另外，HDFS 还可配置更多功能的 Secondary NameNode, Checkpoint Node, Backup Node, 这些是对 HDFS 集群的增强，不在本文的研究范围。我们本着不提供傻瓜教程，不一次做对的原则，凭着直觉去蹚浑水才能积累到真正属于自己的实战经验。
所以虚拟机启动后所有的系统如下
| IP | Hostname |
| 192.168.56.100 | hdfs-nn01 |
| 192.168.56.101 | hdfs-dn01 |
| 192.168.56.102 | hdfs-dn02 |
| 192.168.56.103 | hdfs-dn03 |
Vagrantfile 文件内容
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Vagrant.configure("2") do |config| config.vm.box = "ubuntu/jammy64" config.vm.define "hdfs-nn01" do |nn01| nn01.vm.network "private_network", ip: "192.168.56.100" nn01.vm.hostname = "hdfs-nn01" end config.vm.define "hdfs-dn01" do |dn01| dn01.vm.network "private_network", ip: "192.168.56.101" dn01.vm.hostname = "hdfs-dn01" end config.vm.define "hdfs-dn02" do |dn02| dn02.vm.network "private_network", ip: "192.168.56.102" dn02.vm.hostname = "hdfs-dn02" end config.vm.define "hdfs-dn03" do |dn03| dn03.vm.network "private_network", ip: "192.168.56.103" dn03.vm.hostname = "hdfs-dn03" end end |
然后启动所有的虚拟机
vagrant up
查看虚拟机状态
这时候从宿主机上也可 ping 通以上四个虚拟机的 IP 地址 192.168.56.xxx。需要 ssh 进入某一个虚拟机的话，只要运行命令 vagrant ssh <name>, 如要进入 hdfs-nn01 虚拟机，命令是
vagrant ssh hdfs-nn01
以上的 /Users/yanbin/Workspaces/vagrant 是用来在宿主机与虚拟机之间共享文件的目录，它映射到虚拟机的 /vagrant 目录，所以以上四个虚拟机的 /vagrant 都是指向宿主机的同一个目录。
Hadoop 当前(2022-10-08)版本为 3.3.4, 于 2022 年 8 月 8 日发布，源码需用 Java 8 来编译，但编译后可运行在 Java 11 下。官方的 Hadoop Java Versions 中说的是 Apache Hadoop 3.3 and upper supports Java 8 and Java 11 (runtime only)， 目前有一个 Ticket 是关于支持用 Java 11 编译 Hadoop 3.3 的。所以最后还是选择用 Java 8。
从 hdfs-nn01 节点开始
先以 hdfs-nn01 为起点逐步配置，启动一个 NameNode，再尝试在 hdfs-nn01 起动 DataNode，再体验 HDFS 文件的存取。然后再渐进的使用，配置，添加真正的 DataNode，并查看文件块是如何分布的。
因此我们先 ssh 登陆 hdfs-nn01，安装 JDK 和 Hadoop
$ vagrant ssh hdfs-nn01
进到 hdfs-nn01 虚拟机的 shell, 以下命令在 hdfs-nn01 虚拟机中执行
vagrant@hdfs-nn01:~$ sudo apt update
vagrant@hdfs-nn01:~$ sudo apt install openjdk-8-jdk -y
vagrant@hdfs-nn01:~$ wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
vagrant@hdfs-nn01:~$ sudo tar xzvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C /opt
vagrant@hdfs-nn01:~$ sudo mkdir -p /data/hadoop
vagrant@hdfs-nn01:~$ sudo chown -R vagrant:vagrant /data/hadoop /opt/hadoop-3.3.4
编辑 hdfs-nn01 中的 /etc/profile 文件，并加上以下两行
export PATH=/opt/hadoop-3.3.4/bin:$PATH
source /etc/profile 或重新用 vagrant ssh 登陆后就能使用 hdfs 命令了。
除了会用到 $HADOOP_HOME/bin 下的命令外，在 $HADOOP_HOME/sbin 目录中还有许多有用的脚本，比如启动单机的 HDFS 只要在格式化 HDFS 文件系统后执行 $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 命令，还包括 yarn 等的操作。
如果总是用 vagrant 用户来启动, hadoop 的 PATH 也可以配置在用户目录中的 .bashrc 或 .bash_profile 当中
编辑 /opt/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh, 添加导出 JAVA_HOME 的代码
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
JAVA_HOME 也可以像前面 PATH 一样配置在全局或用户的 profile 文件中。还可以配置一个辅助的 HADOOP_HOME 指向 /opt/hadoop-3.3.4 目录，我们随后用 $HADOOP_HOME 指代该实际的目录。
配置 core-site.xml 文件
编辑文件 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml, 内容如下
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<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.56.100:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/data/hadoop</value> </property> </configuration> |
该文件默认为空的 <configuration> 内容，这里我们配置 fs.defaultFS 先用 IP 地址，后面加入 DataNode 时必须用 hostname，随后再说明。
注：以上水平线之间的操作在后面的每个 DataNode 节点中都是相同的
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml 中可配置每个文件块副本的个数(默认为 3), 和相应的 Secondary NameNode 的地址。Secondary NameNode 节点的作用并非 NameNode 的镜像，而是协助 NameNode 完成 fsimage 和 edit logs 的合并操作。
然后执行
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs namenode -format hdfs-cluster
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs --daemon start namenode
WARNING: /opt/hadoop-3.3.4/logs does not exist. Creating.
第一次启动 namenode 或 datanode 都会提示创建日志目录，它同时告诉了我们日志信息要去哪里查看，只要感觉到哪里不对劲就到 /opt/hadoop-3.3.4/logs 目录下去查日志。
查看启动的进程与端口号(需先用 sudo apt install net-tools 安装才能使用 netstat 命令)
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vagrant@hdfs-nn01:~$ netstat -ltnp |grep java (Not all processes could be identified, non-owned process info will not be shown, you would have to be root to see it all.) tcp 0 0 192.168.56.100:8020 0.0.0.0:* LISTEN 6295/java tcp 0 0 0.0.0.0:9870 0.0.0.0:* LISTEN 6295/java |
9870 是 web-ui 的端口号，用 http://192.168.56.100:9870 就能在浏览器中打开管理界面, 8020 用于标识一个 hdfs 文件系统。打开 http://192.168.56.100:9870/dfshealth.html#tab-datanode
现在还没有 DataNode，现在 hdhs-nn01 节点上尝试一下 hdfs dfs 命令
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -df
Filesystem Size Used Available Use%
hdfs://192.168.56.100:8020 0 0 0 NaN%
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -mkdir -p /user/vagrant
vagrant@hdfs-nn01:~$ echo "Hello HDFS" > test.txt
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -put test.txt /user/vagrant
2022-10-10 02:11:24,282 WARN hdfs.DataStreamer: DataStreamer Exception
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /user/vagrant/test.txt._COPYING_ could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes. There are 0 datanode(s) running and 0 node(s) are excluded in this operation.
at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.chooseTarget4NewBlock(BlockManager.java:2315)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirWriteFileOp.chooseTargetForNewBlock(FSDirWriteFileOp.java:294)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getAdditionalBlock(FSNamesystem.java:2960)
.......
在只有 NameNode 的情况下可以创建目录，但无法存储文件。这也就证明了文件元信息是存储在 NameNode 中，数据块存在别处。我们随后把 /user/vagrant 目录删除掉
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -rm -R /user
Deleted /user
在 hdfs-nn01 节点中直接启动 datanode, 在不涉到其他节点的情况下实现一个伪集群的 HDFS, 命令如下
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs --daemon start datanode
再查看启动的里程与端口号
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
vagrant@hdfs-nn01:~$ netstat -ltnp |grep java (Not all processes could be identified, non-owned process info will not be shown, you would have to be root to see it all.) tcp 0 0 192.168.56.100:8020 0.0.0.0:* LISTEN 6295/java tcp 0 0 0.0.0.0:9867 0.0.0.0:* LISTEN 6993/java tcp 0 0 0.0.0.0:9866 0.0.0.0:* LISTEN 6993/java tcp 0 0 0.0.0.0:9864 0.0.0.0:* LISTEN 6993/java tcp 0 0 0.0.0.0:9870 0.0.0.0:* LISTEN 6295/java tcp 0 0 127.0.0.1:46129 0.0.0.0:* LISTEN 6993/java |
这时候浏览器中访问 http://192.168.56.100:9870/dfshealth.html#tab-datanode， 将能看到在 master 节点时同时启动的 datanode
也可以访问 DataNode 的 web-ui 界面，这里显示的是 http://hdfs-master:9864(这是第一个要使用 hostname 的地方), 但由于我们未配置 DNS 或 /etc/hosts 文件，所以需要用 IP 地址来访问，如 http://192.168.56.100:9864/, 看到的是
现在作为一个单节点的 HDFS 系统，我们可以上传文件，可用命令或 web-ui http://192.168.56.100:9870/explorer.html#, 界面如下
目前为空。本文我们用基本的 hdfs dfs 命令来操作。hdfs dfs 后面的参数基本就是我们在 Linux shell 的常用命令前加个 - 参数化，如
- hdfs dfs -rm: 删除一个目录
- hdfs dfs -ls: 显示目录中的内容
- hdfs dfs -mkdir: 创建目录
- hdfs dfs -rmdir: 删除目录
- hdfs dfs -put: 上传本地文件或目录到 HDFS 文件系统中
- hdfs dfs -get: 从 HDFS 文件系统中下载文件或目录到本地
- hdfs -df: 显示磁盘空间
等等，hdfs dfs 能显示出所有支持的命令，命令的参数也可以参考 Linux shell 相应命令的参数，如 hdfs dfs -df -h, hdfs dfs -mkdir -r /a/b/c 等
hdfs dfs 操作的起始目录是 /user/<yourName>, 不然会出现下面的错误
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -ls .
ls:.': No such file or directoryhdfs://192.168.56.100:8020/user/vagrant': No such file or directory
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -mkdir a
mkdir:
这就是为什么我们前面测试在没有 DataNode 节点的情况下先创建了 /user/vagrant 目录的缘故。
因此我们需先创建好 /user/<yourName> 目录，用 whoami 命令找到 Vagrant 虚拟机中当前用户名是 vagrant, 所以先执行
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -mkdir -p /user/vagrant
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -ls .
vagrant@hdfs-nn01:~$
这样就没问题了，现在来创建一目录，再上传一个文件
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -mkdir testFolder
vagrant@hdfs-nn01:~$ echo "Hello HDFS" > test.txt
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -put test.txt testFolder/
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -ls testFolder
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 vagrant supergroup 11 2022-10-09 04:02 testFolder/test.txt
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs dfs -cat testFolder/test.txt
Hello HDFS
这里我们是在 hdfs-nn01 节点的 shell 操作的，能把文件上传到 HDFS 文件系统中，那么 hdfs dfs 是如何知道与哪个 HDFS 集群交互呢？
注意到我们执行 hdfs dfs 显示出来的帮助后面部分有
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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. |
还记得我们之前在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml 中配置了 fs.defaultFS 吗？因而在 master 节点中默认就是对 hdfs://192.168.56.100:8020 文件系统进行的操作。
明白了如何指定远程 HDFS 集群后，我们就能够在任意安装了 Hadoop 的机器上执行 hdfs dfs 命令来存取 HDFS 文件系统中的数据了。下面我在自己的 macOS 上下载了 hadoop-3.3.4 后，执行 hdfs dfs 命令的效果
➜ ~ export HADOOP_USER_NAME=vagrant
➜ ~ hdfs --loglevel ERROR dfs -fs hdfs://192.168.56.100:8020 -ls testFolder
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 vagrant supergroup 11 2022-10-09 21:33 testFolder/test.txt
配置 HADOOP_USER_NAME=vagrant 就能使用 hdfs dfs 命令访问到先前在 master 节点中上传到 /user/vagrant 目录中的文件，否则会试图访问 /user/<whoami> 目录, 在 macOS 下 whoami 不再是 vagrant 了。
试着在 hdfs-nn01 节点中停掉 datanode, 命令
vagrant@hdfs-master:~$ hdfs --daemon stop datanode
然后试图显示文件列表与内容
➜ ~ hdfs --loglevel ERROR dfs -fs hdfs://192.168.56.100:8020 -ls testFolder
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 vagrant supergroup 11 2022-10-09 21:33 testFolder/test.txt
➜ ~ hdfs --loglevel ERROR dfs -fs hdfs://192.168.56.100:8020 -cat testFolder/test.txt
cat: Could not obtain block: BP-267695701-127.0.2.1-1665367434904:blk_1073741825_1001 file=/user/vagrant/testFolder/test.txt No live nodes contain current block Block locations: DatanodeInfoWithStorage[192.168.56.100:9866,DS-96a93755-07c8-4ec9-a171-ea0e77c51335,DISK] Dead nodes: DatanodeInfoWithStorage[192.168.56.100:9866,DS-96a93755-07c8-4ec9-a171-ea0e77c51335,DISK]
显示文件列表是没问题，证明文件元信息是保存在 NameNode 上的，而数据内容是在 DataNode 上的。重新启动 master 节点上的 DataNode 后又可以看到文件的内容
加入一个实际的 DataNode
在进入该步测试之前，先对当前的 HDFS 集群作一个清理，在 hdfs-nn01 节点上运行如下命令
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs --daemon stop datanode
vagrant@hdfs-nn01:~$ rm -R /data/hadoop/* # 可选
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs namenode -format hdfs-cluster
vagrant@hdfs-nn01:~$ hdfs --daemon start namenode
这样能确保有 HDFS 文件系统是干净的，而且在 HDFS 集群中也不再有死了的 DataNode
进到第一个 DataNode 节点，现在用 vagrant ssh hdfs-dn01 进到该节点的 shell，与在 hdfs-nn01 上节点的相同的基本操作包括
- 安装 JDK 8, 下载解压 Hadoop
- 配置 JAVA_HOME 和指向到 /opt/hadoop-3.3.4/bin 目录的 PATH 环境变量
- 创建目录 /data/hadoop 和修改 /data/hadoop 和 /opt/hadoop-3.3.4 的目录所有者
- 配置 core0-site.xml 文件
现在尝试在 hdfs-dn01 节点上启动 DataNode
vagrant@hdfs-dn01:~$ hdfs --daemon start datanode
这时候用 netstat 查看到的 Java 进程
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vagrant@hdfs-dn01:~$ netstat -ltnp |grep java (Not all processes could be identified, non-owned process info will not be shown, you would have to be root to see it all.) tcp 0 0 0.0.0.0:9864 0.0.0.0:* LISTEN 5513/java tcp 0 0 0.0.0.0:9867 0.0.0.0:* LISTEN 5513/java tcp 0 0 0.0.0.0:9866 0.0.0.0:* LISTEN 5513/java tcp 0 0 127.0.0.1:41141 0.0.0.0:* LISTEN 5513/java |
但是在 http://192.168.56.100:9870/dfshealth.html#tab-datanode 没有显示出任何 DataNode 信息。
这时候就要查看日志文件了，打开
/opt/hadoop-3.3.4/logs/hadoop-vagrant-datanode-hdfs-dn01.log
看到类似下方的错误信息
2022-10-10 03:14:58,097 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516 (Datanode Uuid bd84394d-4384-4d81-82b8-727baa03cb94) service to /192.168.56.100:8020 Datanode denied communication with namenode because hostname cannot be resolved (ip=192.168.56.101, hostname=192.168.56.101): DatanodeRegistration(0.0.0.0:9866, datanodeUuid=bd84394d-4384-4d81-82b8-727baa03cb94, infoPort=9864, infoSecurePort=0, ipcPort=9867, storageInfo=lv=-57;cid=CID-a1f2d5ae-b46f-4b96-b0e1-22b518f89676;nsid=643369223;c=1665370138516)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.DatanodeManager.registerDatanode(DatanodeManager.java:1147)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.registerDatanode(BlockManager.java:2566)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.registerDatanode(FSNamesystem.java:4235)
原来是 NameNode hdfs-nn01 中无法解析 IP 192.168.56.101 成 hostname, 所以要让 hdfs-dn01 作为 datanode 加入到 namenode 中去的话，必须让 NameNode 能反向解析出该 DataNode 的 IP 地址，于是只要在 hdfs-nn01 节点的 /etc/hosts 中加上一条
192.168.56.101 hdfs-dn01
再回到 hdfs-dn01 上重启 DataNode, 需执行的命令是
vagrant@hdfs-dn01:~$ hdfs --daemon stop datanode
vagrant@hdfs-dn01:~$ hdfs --daemon start datanode
再查看 http://192.168.56.100:9870/dfshealth.html#tab-datanode，就有了 hdfs-dn01 这个数据节点了
观察数据在集群中的分布
目前有了一个接近实际意义上的 HDFS 集群 -- 一个 NameNode 和一个 DataNode, 接下来上传一个文件看它的数据块是如何在 HDFS 的 DataNode 中分布的，其间会往集群中逐步添加更多的数据节点。
我们在 macOS 宿主机下对 HDFS 进行远程操作，先把 hdfs dfs 命令简化一下
修改 $HADOOP/etc/hadoop/log4j.properties, 添加一行
log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR
把执行 hdfs 时的
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
警告信息去掉，也不用加 --loglevel ERROR 参数。因为从官方下载的 Hadoop 二进制版本地库是 32 位的，而 brew install hadoop 安装的 Hadoop 不带本地库，除非下载源码自行编译。
再修改 $HADOOP/etc/hadoop/core-site.xml，改成
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<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.56.100:8020</value> </property> </configuration> |
检查一下是否连接
➜ ~ hdfs dfs -df
Filesystem Size Used Available Use%
hdfs://192.168.56.100:8020 41555521536 32768 37984940032 0%
上传一个测试文件
➜ ~ export HADOOP_USER_NAME=vagrant
➜ ~ hdfs dfs -mkdir -p /user/vagrant
➜ ~ hdfs dfs -mkdir testFolder
➜ ~ echo "Hello HDFS" > test.txt
➜ ~ hdfs dfs -put test.txt testFolder/
➜ ~ hdfs dfs -cat testFolder/test.txt
Hello HDFS
查看文件信息 http://192.168.56.100:9870/explorer.html#/user/vagrant/testFolder
查看 hdfs-dn01 上的数据文件信息
vagrant@hdfs-dn01:~$ cat /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825
Hello HDFS
在 hdfs-nn01 上没有 /data/hadoop/dfs/data 目录，因为它不存数据
再上一个 DataNode hdfs-dn02, 还是相同的操作与配置，还要在 hdfs-nn01 上的 /etc/hosts 中加一条
192.168.56.102 hdfs-dn02
再用命令 hdfs dfs --daemon start datanode 启动 datanode 就行
现在上来两个 DataNode 了
数据分布到了两个节点上了
在 hdfs-dn02 上查看文件
vagrant@hdfs-dn02:~$ cat /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825
Hello HDFS
再上一个 hdfs-dn03 节点
文件信息
数据块分布到了三个节点
vagrant@hdfs-dn03:~$ cat /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825
Hello HDFS
仍然看不出数据在冗余到什么程度，还得来一个大杀器 -- 再加一个 hdfs-dn04 数据节点
文件内容分布
终于不再扩散，默认的冗余存储方式是三份
再创建一个新文件
➜ ~ echo "Hello Test1" > test1.txt
➜ ~ hdfs dfs -put test1.txt testFolder/
数据分布
分布在不同的三个数据节点上
测试一个大文件, 也不用太大，1.2 GB 的 CSV 文件
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➜ Downloads ls -lh big_file.csv -rw-r--r-- 1 yanbin staff 1.2G Sep 26 15:44 big_file.csv ➜ Downloads hdfs dfs -mkdir testFolder2 ➜ Downloads hdfs dfs -put big_file.csv testFolder2/ |
上传完后
数据块大小为 128M, 数据分布在三个数据节点上，而实际上在所有的四他数据节点上都占用了 2-3 百M的数据大小，似乎每个节点上都有 big_file.csv 的数据文件
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vagrant@hdfs-dn02:~$ ls -l /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0 total 709692 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11 Oct 10 04:31 blk_1073741825 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11 Oct 10 04:31 blk_1073741825_1001.meta -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 12 Oct 10 04:51 blk_1073741826 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11 Oct 10 04:51 blk_1073741826_1002.meta -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 134217728 Oct 10 05:20 blk_1073741867 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1048583 Oct 10 05:20 blk_1073741867_1043.meta -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 134217728 Oct 10 05:20 blk_1073741868 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1048583 Oct 10 05:20 blk_1073741868_1044.meta ...... |
四个节点上都有许多的数据块文件，每个数据块大小限制为 128M。文件信息中说的在 hdfs-dn04 上没有数据，那就专门窥探一下 hdfs-dn04 的数据目录
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vagrant@hdfs-dn04:~$ ls -l /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0 total 1105980 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 12 Oct 10 04:51 blk_1073741826 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 11 Oct 10 04:51 blk_1073741826_1002.meta -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 134217728 Oct 10 05:20 blk_1073741868 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1048583 Oct 10 05:20 blk_1073741868_1044.meta -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 134217728 Oct 10 05:20 blk_1073741869 -rw-rw-r-- 1 vagrant vagrant 1048583 Oct 10 05:20 blk_1073741869_1045.meta ........ |
这是一个 csv 纯文本文件，所以可以直接查看一下它在 hdfs-dn04 节点中的数据块文件的内容
cat /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741868
.........
显示的又确实是 big_file.csv 文件的内容, 这该如何作出解释呢？实际存储与上面显示的文件信息有点不相符，我们来查看每个 DataNode 的 /data/hadoop/dfs/data/current/BP-757515962-127.0.2.1-1665370138516/current/finalized/subdir0/subdir0 目录来看数据块的分布
128M 的数据块是属于大文件的，其中
| 数据块 | hdfs-dn01 | hdfs-dn02 | hdfs-dn03 | hdfs-dn04 |
| blk_1073741867 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| blk_1073741868 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| blk_1073741869 | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
这涉及到文件块分布的负载均衡的算法，从现在 4 个数据节点，副本数为 3 的情况，从任何两个数据节点都能拼凑出完整的 big_file.csv 文件，换句话说就是数据节点坏一，坏两个都没问题，文件还能正确读取出来，这就是 HDFS 的容错性。
从 Hadoop HDFS - Hadoop Distributed File System 一文中找了一张图
HDFS 的均衡策略和副本个数实现了磁盘阵列的效果，他们实际用途也差不多。
如果在 HDFS 集群中缩减了 DataNode 的数目，先前该节点上的数据应该会转移到别的节点上去。后又扩充了更多的 DataNode, 基于访问性能的考虑，HDFS 应该会优化数据块的分布，对数据块进行 Rebalance 操作移动数据。
关于 /etc/hosts 在 Vagrant 中有更好的解决办法
vagrant plugin install vagrant-hostsupdater 可以使用 host 的 /etc/hosts 中的配置，并且每个 vagrant 虚拟机都会向 /etc/hosts 中注册自己，这样就不需要在 NameNode 中编辑 /etc/hosts 文件。
另外，刚看到一个 JuiceFS 文件系统也很好玩，比如挂载一个 redis 缓存，以文件系统的方式来访问
$ juicefs format redis://your-redis-host:6379/1 myjfs
$ juicefs mount -d redis://your-redis-host:6379/1 /mnt/juicefs
$ cp -r ~/dataset /mnt/juicefs/
HDFS 文件系统也是有办法 mount 到本地目录中来，其后只要以操作本地文件的方式来操作 HDFS 中的文件，比如用 NFS gateway 的方式，NFS -> FUSE -> HDFS。
链接：
- Hadoop Distributed File Sytem(HDFS)
- 快速搭建 HDFS 系统 (超详细版)
- Secondary NameNode 的作用
- Hadoop之SecondaryNameNode
- Hadoop - 彻底解决 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library...
- Hadoop: Setting up a Single Node Cluster.
- Hadoop Cluster Setup
本文链接 https://yanbin.blog/hdfs-setup-usage/, 来自 隔叶黄莺 Yanbin Blog
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