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  • HDFS修改存储路径扩容

    千次阅读 2018-12-10 10:28:30
    因为系统是装在500GB的固态硬盘上的,所以所有的服务默认的存储路径都是在这500GB的盘子上,但是使用起来是远远不够的,这时我们就需要将2T的机械硬盘给用上。 docker里面的Ubuntu的系统无法直接挂载上2T的机械硬盘...

    我这儿介绍的使用场景是,在docker里面搭建的大数据分析平台。因为系统是装在500GB的固态硬盘上的,所以所有的服务默认的存储路径都是在这500GB的盘子上,但是使用起来是远远不够的,这时我们就需要将2T的机械硬盘给用上。

    docker里面的Ubuntu的系统无法直接挂载上2T的机械硬盘,办法是:

    1.首先退出这个容器。如果你在运行了这个镜像后,容器内容有所改动,那么我建议你先将改动了的容器打成新的镜像,后面重新运行镜像的时候用这个新镜像,避免丢失数据,具体方法请自己百度。

    2.退出容器之后,将2T的机械硬盘先挂载到你的物理机上。

    3.然后重新运行镜像,运行的时候另外加上-v参数,格式为:-v 物理机上硬盘挂载到的目录:docker中的文件夹,其实就是将本地文件夹和docker里面的文件夹进行映射,如果docker里面没有那个文件夹,那么会自动创建,有关docker的volume知识请自己百度。

    4.run成功后,启动容器,然后进入容器,使用命令df -h查看一下,你会发现多了一个硬盘挂载点,挂载目录为自己设置的那个目录。

    5.如果你的大数据平台是使用的ambari管理的,请在ambari的web端进入HDFS的config进行修改(dfs.datanode.data.dir),直接修改配置文件hdfs-site.xml中是无效的,重启HDFS会被ambari撤销修改的。修改的路径填写你设置的docker里面的硬盘的挂载目录(路径前面不要加任何前缀,比如file:,我试过了,加上前缀是无法生效的),修改重启后,使用hdfs dfs -df -h查看,也可以使用hdfs dfsadmin -report,容量增加则成功。

    注意:如果重启hdfs的时候,一直停在restart NameNode的环节上,那么查看日志,可能是由于hdfs自动启动了安全模式导致的,使用命令:hadoop dfsadmin -safemode leave,关闭安全模式之后,马上就会重启成功!

    如果遇到了什么问题,欢迎加QQ:553877110,我们一起讨论一起成长!

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  • 关于HDFS数据存储路径

    万次阅读 2016-06-16 09:19:53
    hdfs中的绝对路径,就比较简单,就是类似/a/b/c/xxx这样的,就是从根目录开始,通过这个名字找到文件(目录),这个Linux的绝对路径是一样的概念。由于我们并不会像操作Linux文件系统一样cd到hdfs的某个目录下,于是...

    hdfs中的绝对路径,就比较简单,就是类似/a/b/c/xxx这样的,就是从根目录开始,通过这个名字找到文件(目录),这个Linux的绝对路径是一样的概念。

    由于我们并不会像操作Linux文件系统一样cd到hdfs的某个目录下,于是,hdfs中一般来说没有“当前目录”的概念(用fuse或者NFS情况除外)。于是一个hadoop fs -ls a/b/c/xxx这样的访问,就是“相对于hdfs上的当前用户目录”而说的相对路径。因此,如果你用一个叫XYZ的用户访问a/b/c/xxx的时候,前面就要拼上用户目录的前缀,就是/user/XYZ/a/b/c/xxx了(前面这个home目录的前缀“/user”其实也可以通过自行定义dfs.user.home.dir.prefix这个配置指定个别的)。

    可以参考DistributedFileSystem.java中的实现。这个类的open(Path f, final int bufferSize)方法中,有如下的实现:

    public FSDataInputStream open(Path f, final int bufferSize)
          throws IOException {
        statistics.incrementReadOps(1);
        Path absF = fixRelativePart(f);
        return new FileSystemLinkResolver<FSDataInputStream>() {

    这里面的fixRelativePart方法就是将一个相对路径转换成绝对路径的地方。

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  • HDFS 分布式存储基石

    2019-03-01 11:23:23
    HDFS 分布式存储基石 HDFS简介 HDFS是Hadoop 分布式文件系统。 所处角色 基本概念 基于JAVA实现的一个分布式文件系统 基于unix/linux 是Hadoop最重要的核心组件 支持顺序写入,而非随机定位读写 HDFS...

    HDFS 分布式存储基石

    HDFS简介

    HDFS是Hadoop 分布式文件系统。

    所处角色

    在这里插入图片描述

    基本概念

    • 基于JAVA实现的一个分布式文件系统
    • 基于unix/linux
    • 是Hadoop最重要的核心组件
    • 支持顺序写入,而非随机定位读写

    HDFS前提和设计目标

    • 存储超大文件
      HDFS 适合存储大文件,单个文件大小通常在百MB以上
      HDFS适合存储海量文件

    • 硬件容错
      基于普通机器搭建,硬件错误是常态而不是异常,因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标

    • 流式数据访问
      为数据批处理而设计,关注数据访问的高吞吐量

    • 简单的一致性模型
      一次写入,多次读取
      一个文件经过创建、写入、关闭之后就不需要改变

    • 本地计算
      将计算移动到数据附近

    HDFS构成及工作原理解析

    基本构成

    • 数据块
      • 文件以块为单位进行切分存储,块通常设置的比较大(最小6M,默认128M)
      • 块越大,寻址越快,读取效率越高,但同时由于MapReduce任务也是以块为最小单位来处理,所以太大的块不利于对数据的并行处理
      • 一个文件至少占用一个块(逻辑概念)
    • Namenode与Datanode
      • namenode负责维护整个文件系统的信息,包括:整个文件树,文件的块分布信息,文件系统的元数据,数据复制策略等
      • datanode存储文件内容存储文件内容,负责文件实际的读写操作,保持与namenode的通信,同步文件块信息

    数据读写过程

    集群结构

    在这里插入图片描述

    HDFS读取写入过程

    在这里插入图片描述
    通过网络拓扑图判断距离
    在这里插入图片描述

    namenode深入

    作用

    • Namespace管理:负责管理文件系统的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系
    • 块信息管理:负责管理文件系统中文件的物理块与实际存储位置的映射关系BlocksMap
    • 集群信息管理:机架信息,datanode信息
    • 集中式缓存管理:从Hadoop2.3开始,支持datanode将文件缓存到内存中,这部分缓存通过NN集中管理

    存储结构

    • 内存:Namespace数据,BlocksMap数据,其他信息
    • 文件:
      • 已持久化的namespace数据:FsImage
      • 未持久化的namespace操作:Edits

    启动过程
    在这里插入图片描述

    1. 开启安全模式:不能执行数据修改操作
    2. 加载fsimage
    3. 逐个执行所有Edits文件中的每一条操作将操作合并到fsimage,完成后生成一个空的edits文件
    4. 接受datanode发送来的心跳消息和块信息
    5. 根据以上信息确定文件系统状态
    6. 退出安全模式
    • 安全模式:文件系统只接受读数据请求,而不接受删除、修改等变更请求
    • 什么情况下进入:NameNode主节点启动时,HDFS进入安全模式
    • 什么时候退出:系统达到安全标准时,HDFS退出安全模式
      • dfs.namenode.safemode.min.datanodes : 最小可用datanode数量
      • dfs.namenode.safemode.threshold-pct : 副本数达到最小要求后的block占系统总block数的百分比
      • dfs.namenode.safemode.extention : 稳定时间
    • 相关命令:
      • hdfs dfsadmin -safemode get : 查看当前状态
      • hdfs dfsadmin -safemode enter : 进入安全模式
      • hdfs dfsadmin -safemode leave : 强制离开安全模式
      • hdfs dfsadmin -safemode wait : 一直等待直到安全模式结束

    HDFS HA

    • Datanode:通过数据冗余保证数据可用性
    • Namenode:在2.0之前存在SPOF风险,从2.0后:
      1.把name.dir指向NFS(Network File System)——冷备
      在这里插入图片描述
      2.QJM方案(公司常用)——热备
      在这里插入图片描述

    HDFS文件格式

    HDFS支持任意文件格式

    HDFS文件类型

    列式与行式存储
    在这里插入图片描述

    HDFS文件类型

    常用文件类型
    在这里插入图片描述
    如何使用?

    ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT PARQUET;
    CREATE TABLE table_name (x INT, y STRING) STORED AS PARQUET;
    SET hive.default.fileformat=Orc
    

    HDFS常用设置及常见问题

    常用配置

    配置文件路径:$ HADOOP_HOME $/etc/hadoop
    主要配置文件:

    • hdfs-site.xml
    • core-site.xml
      在这里插入图片描述

    常见问题

    • 小文件问题
      • 定义: 大量大小小于块大小的文件
      • 实际场景: 网页, Hive动态分区插入数据等
      • 背景: 每个文件的元数据对象约占150byte, 所以如果有1千万个小文件,
      • 每个文件占用一个block, 则NameNode大约需要2G空间。 如果存储1亿个文件, 则NameNode需要20G空间; 数据以块为单位进行处理。
      • 影响: 占用资源, 降低处理效率
      • 解决方案:
        • 从源头减少小文件
        • 使用archive打包
        • 使用其他存储方式, 如Hbase, ES等

    Namenode管理

    大数据量下的namenode问题:

    1. 启动时间边长
    2. 性能开始下降
    3. NameNode JVM FGC风险较高

    解决方案:

    1. 根据数据增长情况,预估namenode内存需求,提前做好预案
    2. 使用HDFS Federation,扩展NameNode分散单点负载
    3. 引入外部系统支持NameNode内存数据
    4. 合并小文件
    5. 调整合适的BlockSize

    反思问题

    • 数据块的复制策略?
    • 调整块的大小会造成哪些影响?
    • namenode 启动过程?
    • namenode HA方案?
    • secondary namenode 的作用?
    • hdfs常用文件格式有哪些? 各有什么优缺点?
    • 如何扩展HDFS的存储容量?
    展开全文
  • HDFS异构存储实战

    2020-04-19 21:59:11
    最近在做HBase跨机房的数据迁移,正好用到HDFS的异构存储,我们使用的场景是将WAL日志保存到SSD中,其他的数据则存储在普通的SATA盘中。既充分利用了本地SSD盘的空间,又达到了提升系统性能的目的。本文是对HDFS异构...

    cdh 参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1474940

    最近在做HBase跨机房的数据迁移,正好用到HDFS的异构存储,我们使用的场景是将WAL日志保存到SSD中,其他的数据则存储在普通的SATA盘中。既充分利用了本地SSD盘的空间,又达到了提升系统性能的目的。本文是对HDFS异构存储学习和使用的总结,以及对使用HDFS异构存储过程中遇到问题的总结,希望对广大技术网友有帮助。

    一、异构存储是什么

    所谓的异构存储就是将不同需求或者冷热的数据存储到不通的介质中去,实现既能兼顾性能又能兼顾成本。对于存储到HDFS的数据大致可以分下图的4个等级。

     

     

    从上图可以看出,大部分的数据都是冷数据或者极冷数据,对于这部分数据,读请求很少,写请求也非常少,对访问延迟不敏感。如果将这部分数据存储通过高压缩比,并且存储到普通的SATA大容量盘中去,能极大地节约成本。

    对于热数据和实时数据,写请求比较高,读请求也很高,但是数据量很小。这个时候为了实现高并发低延迟,我们可以将这部分数据保存到SSD中。

    Hadoop从2.6.0版本开始支持异构存储,HBase也从1.1.0开始支持将WAL的异构存储策略。

    备注:这里面的难点是要对业务访问模式有足够的了解,提前确认好各个目录下的数据访问热度,以便规划好数据的存储策略。

    二、HDFS异构存储类型和策略

    存储类型

    HDFS异构存储支持如下4种类型,分别是:

    1、RAM_DISK

    2、SSD

    3、DISK

    4、ARCHIVE

    这里前面3种都很好理解,单独解释一下ARCHIVE,这里ARCHIVE并不是指某种存储介质,而是一种高密度的存储方式,用于存储极冷数据。一般用得比较多的SSD和DISK两类。如果配置的时候没有指定存储类型的话,默认就是DISK存储。比如如下配置:

    /data1/hbase/hdfs,/data2/hbase/hdfs,/data3/hbase/hdfs,/data4/hbase/hdfs,/data5/hbase/hdfs,/data6/hbase/hdfs,/data7/hbase/hdfs,/data8/hbase/hdfs,/data9/hbase/hdfs,/data10/hbase/hdfs,/data11/hbase/hdfs,/data12/hbase/hdfs,[SSD]/wal_data

    这里前面12个盘都没有指定存储类型,则默认是DISK存储,而第13快盘指定了SSD存储类型。

    4中存储类型,按照RAM_DISK->SSD->DISK->ARCHIVE,速度由快到慢,单位存储成本由高到低。

    存储策略

    HDFS存储策略设置如下表:

     

     

    由上图,我们可以看出HDFS总共支持Lazy_Persist、All_SSD、One_SSD、Hot、Warm和Cold等6种存储策略,默认策略为Hot。

    上图中的第三列是表示存储策略对应的存储类型,具体如下:

    Lazy_Persist : 1份数据存储在[RAM_DISK]即内存中,其他副本存储在DISK中

    All_SSD:全部数据都存储在SSD中

    One_SSD:一份数据存储在SSD中,其他副本存储在DISK中

    Hot:全部数据存储在DISK中

    Warm:一份数据存储在DISK中,其他数据存储方式为ARCHIVE

    Cold:全部数据以ARCHIVE的方式保存

    上图中的第4、5列表示创建和写副本的时候,如果该存储策略对应的资源不足,比如磁盘不可用或者空间写满,则创建文件和同步副本的时候选择第4和第5列对应的存储类型,你可以理解为降级机制,这里不再赘述。

    三、HDFS异构存储原理

        对于HDFS异构存储的原理大致概括如下图所示:

     

     

    这里的原理简单概括如下:

    1、在hdfs的配置文件hdfs-site.xml中配置对应的异构存储(后面配置部分有详细介绍)

    2、DataNode启动的时候从配置文件中读取对应的存储类型,以及容量情况,并通过心跳的形式不断的上报给NameNode。

    3、NameNode收到DataNode发送的关于存储类型、容量等内容的心跳包后,会进行处理,更新存储的相关内容。

    4、写请求发到NameNode后,NameNode根据写请求具体的目录对应的存储策略选择对应的存储类型的DataNode进行写入操作。

    备注:上面是根据自己的理解简单概括的大致调用过程,如果需要了解更详细的调用关系,可以阅读这篇文章,写得很详细:https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/51105876

    四、HDFS异构存储的配置和策略设置

    HDFS异构存的配置

    1.HDFS异构存的配置比较简单,只需要将对应的类型添加到dfs.datanode.data.dir的配置项中即可

    备注:也需要配置dfs.storage.policy.enabled为true,因为默认就是true,所以这里忽略。

    2.配置的时候需要申明存储类型和对应的目录,存储类型需要用中括号括起来,存储类型有[SSD]/[DISK]/[ARCHIVE]/[RAM_DISK],如果不指定存储类型,则默认就是DISK。

    比如我的机器中只配置了DISK和SSD的类型,范例如下:

     

     

    通过上面的例子,前面12个盘,我没有设置存储类型,因为都是DISK,最后一个盘使用了SSD类型。

    HDFS异构存储策略设置

    HDFS提供了专门的命令来设置对应的策略,命令使用方法如下:

    查看策略的帮助信息

    hdfs storagepolicies -help

    列出当前版本支持的存储策略:

    hdfs storagepolicies -listPolicies

    设置对应路径的策略

    hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path -policy

    范例:

    设置/hbase/data/default为Hot的策略

    hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hbase/data/default -policy Hot

    取消策略

    hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path

    获取对应路径的策略

    hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path

    五、HDFS异构存储的管理

    对于HDFS异构存储的管理,主要包含如下两个方面:

    1、统计线上数据的访问频率,确认冷热数据所在目录,灰度进行调整

    2、使用hdfs storagepolicies相关命令进行策略的调整

    3、修改存储策略以后,使用mover工具进行数据的迁移,mover的使用方法如下:

    hdfs mover [-p files/dirs | -f localfile ]

    可以使用-p指定要迁移的目录,也可以将要迁移的文件列表写入文件中,用-f参数指定对应的文件或者目录进行迁移。

    六、HDFS异构存储遇到的问题

    1、设置dfs.datanode.du.reserved参数的时候要注意盘的大小

        我们在生产环境使用的时候,由于SSD盘专门用来存储HBase的WAL,因此SSD只有100多G,而我们设置dfs.datanode.du.reserved参数的时候设置为了200G,导致,SSD盘没有写入任何数据。原因是因为dfs.datanode.du.reserved参数是全局参数。目前官方的版本貌似没有单独对某一个磁盘做单独的配置,腾讯使用的版本有专门修改过,支持对单个盘的设置。因此,如果SSD盘很小,则需要将dfs.datanode.du.reserved参数相应的调小。

    2、使用mover迁移数据的时候,发现mover不生效

        因为我们之前版本有bug,导致部分非WAL日志的数据也写入到了SSD,导致SSD空间不足。因此发起数据迁移,但是迁移的时候发现数据并不会对数据做迁移,原因是没有对要迁移的目录显式地指定存储策略,因此迁移之前必须提前使用hdfs storagepolicies设置好存储策略。

    3、使用mover迁移数据的时候,会导致datanode出现dead的情况,从而影响写入

    目前mover迁移数据的时候会导致datanode出现dead的问题是必现的问题,临时采用重启datanode的方式规避,目前原因还在进一步分析中。异常报错如下:

     

     

     

     

    七、参考资料

    http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/ArchivalStorage.html

    https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/51105876

     

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  • HDFS 异构存储

    2019-07-29 22:52:25
    https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/ArchivalStorage.html https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/51105876 目录 介绍 存储类型和存储策略 存储类型:...
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