這篇文章給大家分享的是有關HDFS中DN存儲有什么用的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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1、DN存儲

1、DN的作用：以塊的形式，來存儲真實數據，128M為切塊單位
切塊之后的數據分為2部分：
	--數據本身（即真實數據）
	--元數據（對數據塊的長度、校驗和、時間戳等描述信息）

2、DN中塊的存儲位置：/opt/module/hadoop-3.1.3/data/data/current/BP-1901013597-192.168.202.103-1600767106029/current/finalized/subdir0/subdir0

    -rw-rw-r--. 1 swk swk     60 9月  22 17:45 blk_1073741837	--數據本身
    -rw-rw-r--. 1 swk swk     11 9月  22 17:45 blk_1073741837_1013.meta  --元數據
    -rw-rw-r--. 1 swk swk    330 9月  22 17:49 blk_1073741839
    -rw-rw-r--. 1 swk swk     11 9月  22 17:49 blk_1073741839_1015.meta

2、工作機制

1、當HDFS系統啟動成功之后，DN向NN進行注冊（內部發起通信），告知NN自身節點的位置和狀態
2、NN獲取到各DN的節點信息后，反饋給DN響應信息，表示注冊成功
3、之后，(Hadoop中設置)周期性（每隔1小時）就向NN上報一次當前節點內所有塊的信息
4、心跳每3秒一次，NN響應一次信息給DN，心跳內容（NN給DN的指令，比如cp，rm，ls等DN塊信息）
5、HDFS默認超時時間：NN如果超過10分鐘（10分30秒）沒有收到DN的上報，則NN認為該節點出現故障（不可用） 
   --可能存在網絡原因--看3

3、掉線時限參數設置

此段時間的計算公式是：
	timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval
	
hdfs-site.xml 		
	--默認的heartbeat.recheck-interval大小為5分鐘，dfs.heartbeat.interval默認的大小為3秒

  dfs.heartbeat.interval	--心跳時間3秒
  3s


  dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval
  300000		--5分鐘

4、HDFS集群節點新增

--隨著公司業務的增長，數據量越來越大，原有的數據節點的容量已經不能滿足存儲數據的需求，需要在原有集群基礎上動態添加新的數據節點。
--注意：啟動新節點，不需要去配置群起群停workers文件，當需要將新增節點也可群起群停時，要去將新增節點添加到workers文件中，并分發
新節點克隆：
1、在Hadoop104主機上再克隆一臺Hadoop105主機
2、修改IP地址和主機名稱
	vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
	vim /etc/hostname   --hadoop105
3、刪除hadoop105服務節點下的data和logs
	rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data  /opt/module/hadoop-3.1.3/logs
4、source配置文件
	source /etc/profile
5、啟動DataNode節點，直接關聯到集群
	hdfs --daemon start datanode    --web端可以看到新增節點直接加入集群
6、	yarn --daemon start nodemanager
7、如果數據不均衡，可以用命令實現集群的再平衡
	sbin/start-balancer.sh

5、HDFS集群節點退役

白名單：添加到白名單的主機節點，都允許訪問NameNode，不在白名單的主機節點，都會被直接退出
黑名單：添加到黑名單的主機節點，不允許訪問NameNode，會在數據遷移后退出
實際情況：
	--白名單用于確定允許訪問NameNode的DataNode節點，內容配置一般與workers文件內容一致。（工作中一定要配，防止黑客等）
	--黑名單用于在集群運行過程中退役DataNode節點。

具體配置：
1、在/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目錄下，分別創建 whitelist 和 blacklist
	touch whitelist
	touch blacklist
2、在白名單(whitelist)中添加主機名稱 ，黑名單暫時為空
	hadoop102 hadoop103 hadoop104 
3、修改hdfs-site.xml文件
    
    
 	dfs.hosts
    	/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist
    
    
    
    	dfs.hosts.exclude
    	/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist
    
4、分發hdfs-site.xml文件
	xsync hdfs-site.xml
5、重新啟動集群		--注意：新增節點hadoop105不在workers文件中配置，需要單獨啟動DN
	stop-dfs.sh
	start-dfs.sh
6、web端查看各DN節點	

黑名單退役：		--準備退役hadoop105
1、編輯blacklist文件，添加hadoop105
	vim blacklist 
	hadoop105
2、刷新NN
	hdfs dfsadmin -refreshNodes
3、在web端查看DN狀態，105正在退役中...進行數據的遷移
4、更新yarn狀態
	yarn rmadmin -refreshNodes

白名單退役：（一般不使用白名單退役）
白名單退役會直接將節點拋棄（會殺掉dn進程），沒有遷移數據的過程，會造成數據丟失
1、刪除blacklist的中的內容，恢復 102 103 104 105 正常工作
2、修改whitelist，將105刪除,保留102 103 104
3、刷新NameNode
4、web端查看，發現105節點直接從集群列表中丟棄

6、DN多目錄配置

DataNode也可以配置成多個目錄，每個目錄存儲的數據不一樣。即：數據不是副本
具體配置：
1、修改hdfs-site.xml

        dfs.datanode.data.dir
	file:///${hadoop.tmp.dir}/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/data2

2、停止集群，刪除data和logs中所有數據
	stop-dfs.sh
	刪除3個節點服務器下的data和logs目錄
	rm -rf data/ logs/
3、格式化啟動集群
	bin/hdfs namenode -format
	bin/start-dfs.sh
4、ll	查看結果

7、小文件存儲問題

我們知道HDFS對于小文件的處理存在弊端，多個小文件會嚴重消耗NN的內存，比如存儲一個1M的文件，實際是生成一個128M的塊進行存儲，但實際存儲是1M的數據大小。

解決方案：
hadoop引入Hadoop Archives(HAR files)
--HAR:更高效的文檔存儲工具
--將多個小文件打包成一個HAR文件，這樣在減少namenode內存使用的同時，仍然允許對文件進行透明的訪問。

具體案例演示：
--對一個目錄下的多個小文件進行歸檔操作
1、啟動yarn進程
	--start-yarn.sh
2、把/input目錄里面的所有文件歸檔成一個叫input.har的歸檔文件，并把歸檔后文件存儲到/output路徑下	
	--hadoop archive -archiveName input.har -p /input /output
3、查看歸檔
	--hadoop fs -lsr /output/input.har
	--hdfs dfs -lsr har:///output/input.har
4、解歸檔文件
	hadoop fs -cp har:///output/input.har/*    /

8、回收站

--開啟回收站功能，可以將刪除的文件在不超時的情況下，恢復原數據，起到防止誤刪除、備份等作用

回收站功能參數設置：
	a、默認值fs.trash.interval=0，0表示禁用回收站;其他值表示設置文件的存活時間。
	b、默認值fs.trash.checkpoint.interval=0，檢查回收站的間隔時間。如果該值為0，則該值設置和fs.trash
.interval的參數值相等。
	c、要求fs.trash.checkpoint.interval <= fs.trash.interval。

回收站具體設置步驟：
1、啟用回收站
	配置core-site.xml 配置垃圾回收時間為1分鐘
	
   		fs.trash.interval
		1
	
2、查看回收站
	回收站在集群中的路徑：.Trash/….
3、修改訪問垃圾回收站用戶名稱
	進入垃圾回收站用戶名稱，默認是dr.who，修改為luck用戶
	core-site.xml
	
  		hadoop.http.staticuser.user
  		luck
	
4、通過程序刪除的文件不會經過回收站，需要調用moveToTrash()才進入回收站
	Trash trash = New Trash(conf);
	trash.moveToTrash(path);
5、恢復回收站數據
	[luck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv .Trash/Current/input    /input
6、清空回收站
	[luck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -expunge
7、刪除數據不走回收站
	Hadoop fs -rm -skipTrash  /edits.xml

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