1 DataNode工作机制


（1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。

（2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。

（3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟30秒没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
掉线时限参数设置


hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。
<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>
    <value>3</value>
</property>

DataNode节点如何保证数据完整性？
（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）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。
服役新数据节点
（1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机

（2）修改IP地址和主机名称

（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-3.1.3/data和log）

（4）source一下配置文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

直接启动DataNode，即可关联到集群
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

添加白名单
配置白名单的具体步骤如下：

添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。

配置白名单的具体步骤如下：

1）在NameNode的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts

添加如下主机名称（不添加hadoop105）
hadoop102
hadoop103
hadoop104

2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

3）配置文件分发
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

4）刷新NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

5）更新ResourceManager节点
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

6）在web浏览器上查看
7）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

6.5.2 黑名单退役

在黑名单上面的主机都会被强制退出。

1）在NameNode的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude

添加如下主机名称（要退役的节点）

hadoop105

2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
      <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

3）刷新NameNode、刷新ResourceManager
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

4）检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点
5）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode
stopping datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager

6）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh 
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。
Datanode多目录配置
1）DataNode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本

2）具体配置如下

hdfs-site.xml
<property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

光环大数据
1、Datanode 工作职责：
存储管理用户的文件块数据

定期向 namenode 汇报自身所持有的 block 信息（通过心跳信息上报）

（PS：这点很重要，因为，当集群中发生某些 block 副本失效时，集群如何恢复 block 初始

副本数量的问题）
<property>
	<!—HDFS 集群数据冗余块的自动删除时长，单位 ms，默认一个小时 -->
	<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
	<value>3600000</value>
	<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>

2、Datanode 掉线判断时限参数
datanode 进程死亡或者网络故障造成 datanode 无法与 namenode 通信，namenode 不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS 默认的超时时长为 10 分钟+30 秒。如果定义超时时间为 timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval
而默认的 heartbeat.recheck.interval 大小为 5 分钟，dfs.heartbeat.interval 默认为 3 秒。
需要注意的是 hdfs-site.xml 配置文件中的 heartbeat.recheck.interval 的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval 的单位为秒。
所以，举个例子，如果 heartbeat.recheck.interval 设置为 5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为 3（秒，默认），则总的超时时间为 40 秒。
<property>
	<name>heartbeat.recheck.interval</name>
	<value>5000</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.heartbeat.interval</name>
	<value>3</value>
</property>

                    

2016-01-04 20:02:36,946 FATAL datanode.DataNode (BPServiceActor.java:run(833)) - Initialization failed for Block p
ool <registering> (Datanode Uuid 420b4192-7b99-4865-8e52-19c981f122eb) service to server200/192.168.137.200:8020. 
Exiting. 




修改 /hadoop/hdfs/data/current/VERSION中的clusterID



















本文转自 yntmdr 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/yntmdr/1731507，如需转载请自行联系原作者

        
        
                
    

文章目录
一、DataNode工作机制
二、数据完整性
三、DataNode掉线时限参数设置
四、服役新数据节点
五、退役旧数据节点
5.1 白名单退役
5.2 黑名单退役

一、DataNode工作机制


一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件：一个是数据本身，另一个是元数据包括数据块的长度、块数据校验和，以及时间戳。
DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息。
心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。
集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

二、数据完整性
DataNode为了保证传输数据的完整性，采用以下的方法：


三、DataNode掉线时限参数设置


需要注意的是hdfs-site.xml配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒
进行配置：
<property>
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
    <value>300000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>
    <value>3</value>
</property>

四、服役新数据节点
需求:随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。
服役新节点具体步骤:
①直接启动DataNode，即可关联到集群
[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

②如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh

五、退役旧数据节点
5.1 白名单退役
添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出
①在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
[root@hadoop100 hadoop]$ vim dfs.hosts
hadoop100
hadoop101
hadoop102

②在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
	<name>dfs.hosts</name>
	<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

③配置文件分发
[root@hadoop100 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml

④刷新NameNode
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes

⑤更新ResourceManager节点
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes

⑥如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ ./start-balancer.sh

此时Hadoop103上的DataNode节点已经退役
5.2 黑名单退役
在黑名单上面的主机都会被强制退出
①在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ vim dfs.hosts.exclude
hadoop105

②在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property>
	<name>dfs.hosts.exclude</name>
	<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

③刷新NameNode、刷新ResourceManager
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes

④检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点，如图所示



⑤等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役，如图所示


[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

⑥如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ ./start-balancer.sh

注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称

文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点承担。每一个block都可以在多个DataNode上。 DataNode需要定时想namenode汇报自己持有的block信息。存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication，默认是3）
1.向NameNode节点报告状态，每个DataNode节点会周期性地向NameNode发送心跳信号和文件块状态报告

心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有namenode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

DataNode启动后向namenode注册，通过后，周期性（1小时）的向namenode上报所有的块信息
2.执行数据的流水线复制

当文件系统客户端从NameNode服务器进程获取到要进行复制的数据块列表后，完成文件块及其副本的流水线复制
3.数据块的读取和写入

一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。