HDFS组件结构图解说：

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1、如图所示中，NameNode充当master角色，职责包括：管理文档系统的命名空间(namespace)；调节客户端访问到需要的文件(存储在DateNode中的文件)

2、DataNodes充当slaves角色，通常情况下，一台机器只部署一个Datenode，用来存储MapReduce程序需要的数据

3、Namenode会定期从DataNodes那里收到Heartbeat和Blockreport反馈

4、Heartbeat反馈用来确保DataNode没有出现功能异常；

5、Blockreport包含DataNode所存储的Block集合

二、HDFS设计原则

1、文件以块(block)方式存储

2、每个块带下远比多数文件系统来的大(预设64M)

3、通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量

4、每个区块至少分到三台DataNode上（一般，对namenode进行raid1配置，对datanode进行raid5配置）

5、单一 master (NameNode)来协调存储元数据(metadata)

6、客户端对文件没有缓存机制 (No data caching)

三、NameNode（NN）

NameNode主要功能提供名称查询服务，它是一个jetty服务器(一个开源的servlet容器，嵌入式的web服务器)

NameNode保存metadate信息包括

文件owership和permissions

文件包含哪些块

Block保存在哪个DataNode（由DataNode启动时上报）

1、NameNode的metadate信息在启动后会加载到内存

2、metadata存储到磁盘文件名为”fsp_w_picpath”

Block的位置信息不会保存到fsp_w_picpath

四.DataNode（DN）

保存Block

启动DN线程的时候会向NN汇报block信息

hadoop fs -cmd

cmd :为具体的操作，基本上于UNIX的命令相同

args:参数

hdfs资源URL格式：scheme://bigdata/path

scheme:协议名，file或hdfs

bigdata:namenode主机名

path:路径

eg:hdfs://localhost:9000/user/chunk/test.txt

假设已经在core-site.xml设置了fs.default.name=hdfs://localhost:9000,

则仅使用/user/chunk/test.txt即可

hdfs命令示例：存放的数据以文件的形式存储，使用绝对路径来区分每个资源，在创建目录来存储资源时候要加/

#创建目录

hadoop fs -mkidr /myFirstDir

#查看创建的目录

hadoop fs -ls /myFirstDir #返回为空，目前还没存放数据

#对当前创建目录存放文件

hadoop fs -put /etc/shadow /myFirstDir

#查看目录下的文件

hadoop fs -ls /myFirstDir

#复制文件到指定的位置

hadoop fs -get /hadoop目下的文件  /本地文件路径

hadoop fs -get /myFirstDir/shadow /home/#下载shadow到/home目录下

#新建一个空文件

 hadoop fs -touchz /myFirstDir/newFile.txt

#将hadoop上某个文件重命名

hadoop fs -mv /myFirstDir/newFile.txt /myFirstDir/bigdata.txt

#将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时down至本地

 hadoop dfs -getmerge /myFirstDir/bigdata.txt /home/a

#查看文件里的内容

hadoop fs -cat /myFirstDir/shadow

#查看最后1000字节数据

hadoop fs -tail /myFirsDir/shadow

#删除文件\目录

hadoop fs -rm -R /myFirstDir/shadow

hadoop fs -rm -R /myFirstDir/Secondary

#查看HDFS下的文件

 hadoop fs -ls /

#查看集群数据的信息，登陆master节点查看

http://192.168.1.114:50070

管理与更新

#查看HDFS的基本统计信息

hadoop dfsadmin -report

#进出安全模式

hadoop dfsadmin -safemode enter

hadoop dfsadmin -safemode leave

#节点添加

添加一个新的DataNode节点，先在新加节点上安装好Hadoop，

要和NameNode使用相同的配置（可以直接从NameNode复制），修改$HADOOP_HOME/conf/master文件，加入NameNode主机名。

然后在NameNode节点上修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件，加入新节点名，再建立新加节点无密码的SSH连接，运行启动命令为：

/bin/start-all.sh

#负载均衡

HDFS的数据在各个DataNode中的分布可能很不均匀，尤其是在DataNode节点出现故障或新增DataNode节点时。

新增数据块时NameNode对DataNode节点的选择策略也有可能导致数据块分布不均匀。

用户可以使用命令重新平衡DataNode上的数据块的分布：

start-balancer.sh

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