hdfs

hdfs的原理和安装

1.hdfs的介绍

hadoop的三个重要组成部分

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本篇课件主要针对于hdfs进行讲解

1.1技术背景：

话说远古时期，技术发展迅速，各大派别争先恐后发展，人类步入了it时代，人们开始知道什么是电脑了，但是电脑的性能不需多言，并且磁盘的存储能力垃圾到极致，从而人类对于存储有了更进一步的认知和需要

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随着技术的发展磁盘越来越小，存储越来越快，性能越来越高，但是铁杵也终归低档不住这千军万马的磨练

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天道轮回，苍天饶过谁，它炸了，炸的那么彻底！！！！

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公司黄了，苦心经营多年的社团一时间烟消云散，员工流离失所，到底是造化弄人还是命该如此

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1.2 磁盘阵列

鲁迅说过：一切杀不死你的，都会让你变得更强！！！

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人们开始探索之旅，磁盘阵列应运而生

在单机时代，如果把数据一块磁盘一块磁盘的写，有如下问题：

1）单块磁盘写，磁盘读写速度上不去，读写慢；

2）数据写入单块磁盘，一旦磁盘故障导致数据丢失；

在这种情况下，RAID技术就应运而生了。

RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，简称为「磁盘阵列」，其实就是用多个独立的磁盘组成在一起形成一个大的磁盘系统，从而实现比单块磁盘更好的存储性能和更高的可靠性。

根据 RAID 算法的不同，RAID 有很多种。下面主要介绍 RAID0、RAID1、RAID10

1.2.1RAID0

RAID0 是一种非常简单的的方式，它将多块磁盘组合在一起形成一个大容量的存储。

假设阵列中有N块磁盘，当写数据时，会将数据分为N份，然后分别写入N块磁盘中。因此，RAID0将提供非常优秀的读写性能。

优点：

并行写入读取快，空间利用率高。

如果你要读取/写入 2G 的数据，在普通硬盘上，要以单盘的速度读取/写入 2G 的数据。

如果在 4 盘 RAID0 阵列中，每个盘只需读取/写入 500MB 的数据，四个盘可以并行读取/写入，因此理论的读写速度将是单块硬盘的4倍。

缺点：

只要阵列中有一块硬盘坏掉，由于这块硬盘保存着所有数据（每个文件）的某一部分，因此所有数据都将无法读取，整个阵列中的数据将宣告报废。

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1.2.2 RAID1

RAID1 是磁盘阵列中单位成本最高的一种方式。因为它的原理是在往磁盘写数据的时候，将同一份数据无差别的写两份到磁盘，分别写到工作磁盘和镜像磁盘，那么它的实际空间使用率只有50%了，两块磁盘当做一块用，这是一种比较昂贵的方案。

优点：

数据写入两个磁盘，通过冗余存储实现容错。

缺点：

空间利用率低，读写速度慢。

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1.2.3 RAID10

RAID10其实就是RAID1与RAID0的一个合体。

先将磁盘阵列组成 RAID1，再将多个RAID1 组成 RAID0。

读写数据时，可以将数据分N块，并行写入，而且每块数据都有备份。

这样既可以通过冗余存储容错，也可以提高读写的效率。

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2.hdfs的介绍

软件raid

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件系统，用来解决存储问题。

HDFS 可以使用低成本的硬件来搭建。

HDFS 可以对海量的数据进行分布式存储。

HDFS 实现软件RAID10。

2.1 hdfs中数据存储的分析

2.1.1数据的备份

首先我们应该知道hdfs的存储是基于RAID的方式实现出来的，那么它充分的理解了鸡蛋不能放入到一个篮子中

因为一个篮子太小了，我们是集群的

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其次我们不能一个鸡蛋只放一次，这样稳定性不高，因为可能出现单节点损毁问题

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所以分布式存储的稳定性的保证一定要是多副本的

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现在已经保证了数据的稳定性，但是我们这么存储是有问题的

2.1.2 数据的拆分存储

我们都知道hadoop的三个组成部分比较重要的还有mapreduce的计算框架，那么我们看一下数据的计算过程

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因为计算也是分布式的，那么如果你的数据放的是一个整体，那么只有一个机器在干活。其他机器都在闲着，并且一个机器的处理能力是有限的，并且读取数据的压力都给在一个hdfs的机器上面是效率非常低下的

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2.1.3 hdfs存储数据的方案

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存储完毕的数据我们需要读取数据，下次想从hdfs中读取一个数据的整体，只需要在任意存放数据的节点上面找到不同的block返回，然后组装在一起就可以拿到我们想要的文件，并且多个机器分摊压力，这样速度和稳定性都能保证

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在公司的正常集群中，节点非常多，存储的位置相对分散，没有办法指定点位数据的存放位置，并且存储数据的时候要存哪里，哪个机器的存储性能比较低下，哪个机器出现故障，都没有办法进行监控，所以整个集群需要一个主节点，namenode主节点诞生了

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nameNode：

是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求。一般有一个active状态的namenode，有一个standby状态的namenode，其中，active状态的NameNode负责所有的客户端操作，standby状态的NameNode处于从属地位，维护着数据状态，随时准备切换。

dataNode：

干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。

3. namenode的主从与搭建

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主节点是单机的，那么在集群运行过程中可能会出现宕机或者异常情况，那么主从节点会出现单点故障

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所以hdfs中namenode都是多个，一个节点是active状态，一个standby状态

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这种叫做主从热备，两个namenode可以相互进行切换，一个宕机以后另一个会马上从事服务

3.1 namenode的搭建和配置

这里我们开始安装操作

3.1.1环境准备

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将上次搭建的zookeeper的镜像启动，作为基础镜像使用

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等待所有的镜像准备完毕我们点击开始试验

3.1.2 安装操作

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点击服务器列表选择nn1节点，并且切换到hadoop用户

#切换用户
su - hadoop
#解压hadoop到 /usr/local目录中
ssh_root.sh tar -zxvf /public/software/bigdata/hadoop-3.1.4.tar.gz -C /usr/local/

#查询解压完毕的安装包
ssh_root.sh ls /usr/local/hadoop-3.1.4/

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#修改安装包的用户权限归属为hadoop用户，因为以后我们都使用hadoop用户安装和使用
ssh_root.sh chown hadoop:hadoop -R /usr/local/hadoop-3.1.4/
#创建软连接，使用起来更方便
ssh_root.sh ln -s /usr/local/hadoop-3.1.4/ /usr/local/hadoop

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查看解压的hadoop包中都有什么

ls /usr/local/hadoop

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# 配置环境变量
echo 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin' >> /etc/profile
#分发所有机器上
scp_all.sh /etc/profile /etc/profile
#让环境起作用
# 在批量命令中执行 source /etc/profile

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查看配置信息

ssh_all.sh hadoop version

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3.1.3 配置文件修改

core-site.xml

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://ns1</value>
    <description>默认文件服务的协议和NS逻辑名称，和hdfs-site.xml里的对应此配置替代了1.0里的fs.default.name</description>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/data/tmp</value>
    <description>数据存储目录</description>
</property>
<property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>hadoop</value>
        <description>hdfs dfsadmin –refreshSuperUserGroupsConfiguration,yarn rmadmin –refreshSuperUserGroupsConfiguration使用这两个命令不用重启就能刷新</description>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>localhost</value>
    <description>本地代理</description>
</property>

hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/dfsname</value>
    <description>namenode本地文件存放地址</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1</value>
    <description>提供服务的NS逻辑名称，与core-site.xml里的对应</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
    <value>nn1,nn2,nn3</value>
    <description>列出该逻辑名称下的NameNode逻辑名称</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
    <value>nn1:9000</value>
    <description>指定NameNode的RPC位置</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
    <value>nn1:50070</value>
    <description>指定NameNode的Web Server位置</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
    <value>nn2:9000</value>
    <description>指定NameNode的RPC位置</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
    <value>nn2:50070</value>
    <description>指定NameNode的Web Server位置</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn3</name>
    <value>s1:9000</value>
    <description>指定NameNode的RPC位置</description>
</property>
<!--主要的-->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn3</name>
    <value>s1:50070</value>
    <description>指定NameNode的Web Server位置</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>77</value>
    <description>namenode的工作线程数</description>
</property>

hadoop-env.sh

#hadoop的环境中识别机器的环境
source /etc/profile
# The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.
# java虚拟机使用的最大内存
export HADOOP_HEAPSIZE=256

3.2 journalnode

3.2.1 journalnode的作用

通过以上的讲解大家知道namenode的主要作用是管理datanode节点，并且可以存储元数据信息，那么namenode在运行的过程中，元数据信息是记录在内存中的

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但是在namenode宕机或者是挂机以后会出现元数据丢失的问题，所以namenode元数据存储会分为两份，一份实时存储到内存中的，一份是以文件的形式存储到硬盘上面的

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那么问题来了，为什么存储两个文件呢

fsimage保存了最新的元数据检查点，在HDFS启动时加载fsimage的信息，包含了整个HDFS文件系统的所有目录和文件的信息。

对于文件来说包括了数据块描述信息、修改时间、访问时间等。

对于目录来说包括修改时间、访问权限控制信息(目录所属用户，所在组)等。

editlog主要是在NameNode已经启动情况下对HDFS进行的各种更新操作进行记录，HDFS客户端执行所有的写操作都会被记录到editlog中。

Fsimage，editlog主要用于在集群启动时将集群的状态恢复到关闭前的状态。

为了达到这个目的，集群启动时将Fsimage、editlog加载到内存中，进行合并，合并后恢复完成。

所以，fsimage主要是由edits日志文件合并成的，fsimage为了让启动速度更快，而edits日志文件是为了防止数据丢失，namenode启动的时候直接加载fsimage，然后重播edits日志文件，那么edits日志文件重播的越多那么越慢，所以合并edits和fsimage是至关重要的环节，每隔一段时间应该让数据合并在一起，默认间隔时间是一个小时，合并的工作交给standby的namenode去做

那么新的问题来了，standby的namenode是如何合并两个文件的呢，首先要保证standby的namenode要有这个数据才可以合并，那么两个namenode之间是如何同步数据的呢，带着这个问题我们找到 journalnode

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journalnode是hdfs中一个单独的进程，主要是辅助namenode的作用，主节点的namenode负责写出edits日志文件放入到journalnode中进行托管，这样另一个机器也存在相同的edit日志文件

3.2.2 namenode的合并数据过程

fsimage与editlog合并过程
　　其实这个合并过程是一个很耗I/O与CPU的操作，并且在进行合并的过程中肯定也会有其他应用继续访问和修改hdfs文件。所以，这个过程一般不是在单一的NameNode节点上进行从。如果HDFS没有做HA的话，checkpoint由SecondNameNode进程(一般SecondNameNode单独起在另一台机器上)来进行。在HA模式下，checkpoint则由StandBy状态的NameNode来进行。　

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合并过程：
　　1.SNN合并自身的edits和fsimage
　　2.合并edits和fsimage文件，产生一个新的fsimage.ckpt
　　3.发送给NN，并去掉后缀.ckpt（自身也会留存一份）
　　4.当拉取走edits时，会创建一个edits.new，来存储合并这段时间的操作日志
　　5.得到fsimage后，去掉edits.new的.new后缀，得到一个edits和一个fsimage

触发条件在core-site.xml中配置

注意这个现在不要配置

<property>
　　<name> dfs.namenode.checkpoint.period</name>
　　<value>3600</value>
　　<description>
　　　　两次连续的 checkpoint 之间的时间间隔。默认 1 小时
　　</description>
</property>
<property>
　　<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
　　<value>1000000</value>
　　<description>最大的没有执行 checkpoint 事务的数量，满足将强制执行紧急 checkpoint，即使尚未达到检查点周期。默认设置为 100 万。
　　</description>
</property>

在HA模式下checkpoint过程由StandBy NameNode来进行，以下简称为SBNN，Active NameNode简称为ANN。　　

HA模式下的edit log文件会同时写入多个JournalNodes节点的dfs.journalnode.edits.dir路径下，JournalNodes的个数为大于1的奇数，类似于Zookeeper的节点数，当有不超过一半的JournalNodes出现故障时，仍然能保证集群的稳定运行。　　

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SBNN检查是否达到checkpoint条件：离上一次checkpoint操作是否已经有一个小时，或者HDFS已经进行了100万次操作。
SBNN检查达到checkpoint条件后，将该元数据以fsimage.ckpt_txid格式保存到SBNN的磁盘上，并且随之生成一个MD5文件。然后将该fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txid。
然后SBNN通过HTTP联系ANN。
ANN通过HTTP从SBNN获取最新的fsimage_txid文件并保存为fsimage.ckpt_txid，然后也生成一个MD5，将这个MD5与SBNN的MD5文件进行比较，确认ANN已经正确获取到了SBNN最新的fsimage文件。然后将fsimage.ckpt_txid文件重命名为fsimage_txit。　　

通过上面一系列的操作，SBNN上最新的FSImage文件就成功同步到了ANN上。

3.2.3 journalnode的配置

hdfs-site.xml中增加如下配置

<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://nn1:8485;nn2:8485;s1:8485/ns1</value>
    <description>指定用于HA存放edits的共享存储，通常是namenode的所在机器</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/data/journaldata/</value>
    <description>journaldata服务存放文件的地址</description>
</property>
<property>
    <name>ipc.client.connect.max.retries</name>
    <value>10</value>
    <description>namenode和journalnode的链接重试次数10次</description>
</property>
<property>
    <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>
    <value>10000</value>
    <description>重试的间隔时间10s</description>
</property>

3.3 启动namenode和journalnode的启动

#首先分发以上配偶的文件到三个机器中
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

#启动三个机器的journalnode
#nn1 nn2 s1
su - hadoop
hdfs --daemon start journalnode
#也可以使用hadoop2.x版本命令
hadoop-daemon.sh start journalnode

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#查看三台机器的启动情况

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查看journalnode的文件创建

ls /data

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#在第一台机器上面进行数据的格式化
hdfs namenode -format
#查看namenode的fsimage的文件创建
ls /data/dfsname/current/

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#查看journalnode中日志文件的创建
ls /data/journaldata/ns1/

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#现在第一台机器启动namenode
hdfs --daemon start namenode

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现在已经可以查看namenode的信息了

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打开浏览器然后输入nn1:50070

恭喜你第一步完成了

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其他的nn2和s1机器上的namenode要同步第一台机器的元数据信息

#nn2和s1同步第一台机器的元数据
#分别在两个机器输入以下命令
#记得切换用于呦
su - hadoop
hdfs namenode -bootstrapStandby

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到此三个namenode的数据都准备完毕啦！！！

#启动nn2和s1机器的namenode
hdfs --daemon start namenode

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三个机器的namenode全部启动已经准备完毕

4.zkfc的选举

4.1 zkfc的引入

现在我们已经搭建完毕了所有的namenode了，小伙伴们阶段性的胜利了

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现在三个机器都是standby状态的，没有一个是真正意义上的领导者

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那么我们需要选举一个话事人

我们可以手动切换主从

#手动切换nn1的节点是主节点
hdfs haadmin -transitionToActive nn1
#查看节点状态
hdfs haadmin -getServiceState nn1

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但是我们总不能一直人为监控这个节点的状态，实现主从热切换，防止集群宕机对外不能提供服务

这个时候引入一个新的组件zkfc

ZKFC（是一个进程，和NN在同一个物理节点上）有两只手，分别拽着NN和Zookeeper。(监控NameNode健康状态，并向Zookeeper注册NameNode)；集群一启动，2个NN谁是Active？谁又是Standby呢？
2个zkfc先判断自己的NN是否健康，如果健康，2个zkfc会向zoopkeeper集群抢着创建一个节点，结果就是只有1个会最终创建成功，从而决定active地位和standby位置。如果ZKFC1抢到了节点，ZKFC2没有抢到，ZKFC2也会监控watch这个节点。
如果ZKFC1的Active NN异常退出，ZKFC1最先知道，就访问ZK，ZK就会把曾经创建的节点删掉。删除节点就是一个事件，谁监控这个节点，就会调用callback回调，ZKFC2就会把自己的地位上升到active，但在此之前要先确认ZKFC1的节点是否真的挂掉？这就引入了第三只手的概念。

ZKFC2通过ssh远程连接NN1尝试对方降级，判断对方是否挂了。确认真的不健康，才会真的上升地位之active。所以ZKFC2的步骤是：
1.创建新节点。
2.第三只手把对方降级。
3.把自己升级
那如果NN都没毛病，ZKFC挂掉了呢？Zoopkeeper有一个客户端session机制，集群启动之后，2个ZKFC除了监控自己的NN，还要和Zoopkeeper建立一个tcp长连接，并各自获取自己的session。只要一方的session失效，Zoopkeeper 就会删除该方创建的节点，同时另一方创建节点，上升地位。

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4.2 zkfc安装

core-site.xml中添加一下内容

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>nn1:2181,nn2:2181,s1:2181</value>
    <description>HA使用的zookeeper地址</description>
</property>

hdfs-site.xml增加如下配置

<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
    <description>指定HA做隔离的方法，缺省是ssh，可设为shell，稍后详述</description>
</property>

<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
    <description>杀死命令脚本的免密配置秘钥</description>
</property>
<property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        <description>指定客户端用于HA切换的代理类，不同的NS可以用不同的代理类以上示例为Hadoop 2.0自带的缺省代理类</description>
</property>

<property>
     <name>dfs.client.failover.proxy.provider.auto-ha</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property> 

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

#分发脚本配置到各个节点
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

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#启动zookeeper
ssh_all_zk.sh /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start
#查看zookeeper
ssh_all_zk.sh /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh status

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#在zookeeper中初始化zkfc的使用节点的创建
#在nn1节点执行
hdfs zkfc -formatZK

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分别在不同的机器启动zkfc

#nn1 nn2 s1启动zkfc
hdfs --daemon start zkfc

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#三个机器分别重启namenode
ssh_all_zk.sh hdfs --daemon stop namenode
ssh_all_zk.sh hdfs --daemon start namenode

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查看三个节点的状态，其中nn1自动选举为nn1

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现在去查看zookeeper中的节点创建

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在hadoop-ha的znode中会创建独享锁的路径

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主节点的信息已经存储完毕

现在演示整个集群的自动故障切换

#第一个机器上关闭namenode
hdfs --daemon stop namenode

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nn2已经切换完毕，现在去zookeeper中查看信息

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已经切换完毕为nn2

5.datanode

5.1 datanode的介绍

现在我们已经安装完毕namenode的所有进程，可以查看hdfs的监控页面

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点击图中位置可以查看hdfs中的文件内容

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里面没有任何数据

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standby节点中是不提供读取数据支持的

存储数据是需要datanode提供支持的

datanode是真正存储数据block块的从节点

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5.2 datanode的安装

hdfs-site.xml 中的配置

<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/dfs</value>
    <description>datanode本地文件存放地址</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
    <description>文件复本数</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.client.use.datanode.hostname</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.use.datanode.hostname</name>
    <value>true</value>
</property>

workers中的配置

s1
s2
s3

#分发配置文件到各个节点中
 scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
 scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/workers /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
#防止datanode启动权限不足，修改每个节点的data文件夹的权限
ssh_root.sh chown hadoop:hadoop -R /data
#启动各个节点的datanode
hdfs --workers --daemon start datanode

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查看每个节点的启动情况

使用命令进行测试

#相当于把linux系统中创建文件夹
hdfs dfs -mkdir /data
#上传文件做测试
hdfs dfs -put /etc/profile /data

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可以看到每个节点中的数据增加了2KB大小

到此为止整个hdfs的安装全部都结束了，我们可以看一下每个节点上面的所有进程

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安装完毕后续我们的启动和关闭命令是

start-dfs.sh
stop-dfs.sh

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6.hdfs的高级配置

core-site.xml中进行配置

#开启本地库对压缩的支持
<property>
    <name>io.native.lib.available</name>
    <value>true</value>
    <description>开启本地库支持</description>
</property>

#支持的压缩格式
<property>
    <name>io.compression.codecs</name>    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
    <description>相应编码的操作类</description>
</property>

#SequenceFiles在读写中可以使用的缓存大小
<property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
    <description>SequenceFiles在读写中可以使用的缓存大小</description>
</property>

# 设置mr输入到hdfs中的数据的压缩是按照块压缩
<property>
    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
    <value>BLOCK</value>
</property>
# 出入到hdfs中的文件是按照块为一个整体进行压缩
<property>
    <name>io.seqfile.compressioin.type</name>
    <value>BLOCK</value>
</property>

# 客户端连接超时时间
<property>
    <name>ipc.client.connection.maxidletime</name>
    <value>60000</value>
</property>

hdfs-site.xml中的配置

# hdfs开启支持文件追加操作
#关闭文件系统权限
#开启垃圾箱，删除的文件不会消失会移除到垃圾箱中
<property>
    <name>dfs.support.append</name>
    <value>true</value>
    <description>是否支持追加</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
    <description>是否开启目录权限</description>
</property>
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>2880</value>
    <description>回收周期</description>
</property>

# datanode在读写本地文件的时候设置最大机器文件打开数
<property>
        <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>
        <value>8192</value>
        <description>相当于linux下的打开文件最大数量，文档中无此参数，当出现DataXceiver报错的时候，需要调大。默认256</description>
</property>

# 在hdfs多个节点中数据均衡的时候能够用到的最大系统带宽，防止占用太多带宽
<property>
        <name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>
        <value>104857600</value>
</property>

# 设置每个机器的磁盘要预留两个G的数据，不能全部都给hdfs使用
# 设置存储的datanode机器的选择策略，优先以机器剩余磁盘存储两个G以上
<property>
    <name>dfs.datanode.du.reserved</name>
    <value>2147483648</value>
    <description>每个存储卷保留用作其他用途的磁盘大小</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value>
    <description>存储卷选择策略</description>
</property>

<property>
    <name>dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold</name>
    <value>2147483648</value>
    <description>允许的卷剩余空间差值，2G</description>
</property>

# 设置客户端读取数据
# 如果读取数据的客户端和datanode在同一个机器上那么可以直接从本地读取数据，不需要走远程IO
<property>
    <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.domain.socket.path</name>
    <value>/data/dn_socket_PORT</value>
</property>

#复制以上内容到core-site.xml和hdfs-site.xml中
#将这个文件分发到不同的机器中
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
scp_all.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
#重启集群
stop-dfs.sh
start-dfs.sh

1.hdfs的介绍

1.1技术背景：

1.2 磁盘阵列

1.2.1RAID0

1.2.2 RAID1

1.2.3 RAID10

2.hdfs的介绍

2.1 hdfs中数据存储的分析

2.1.1数据的备份

2.1.2 数据的拆分存储

2.1.3 hdfs存储数据的方案

3. namenode的主从与搭建

3.1 namenode的搭建和配置

3.1.1环境准备

3.1.2 安装操作

3.1.3 配置文件修改

3.2 journalnode

3.2.1 journalnode的作用

3.2.2 namenode的合并数据过程

3.2.3 journalnode的配置

3.3 启动namenode和journalnode的启动

4.zkfc的选举

4.1 zkfc的引入

4.2 zkfc安装

5.datanode

5.1 datanode的介绍

5.2 datanode的安装

6.hdfs的高级配置

作者：野牛

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hdfs

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1.2 磁盘阵列

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1.2.3 RAID10

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2.1 hdfs中数据存储的分析

2.1.1数据的备份

2.1.2 数据的拆分存储

2.1.3 hdfs存储数据的方案

3. namenode的主从与搭建

3.1 namenode的搭建和配置

3.1.1环境准备

3.1.2 安装操作

3.1.3 配置文件修改

3.2 journalnode

3.2.1 journalnode的作用

3.2.2 namenode的合并数据过程

3.2.3 journalnode的配置

3.3 启动namenode和journalnode的启动

4.zkfc的选举

4.1 zkfc的引入

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