Hadoop 中疑问解析
FAQ问题剖析
一、HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型
hdfs采用的是master/slave模型，一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode，其中NameNode充当的是master的角色，主要负责管理hdfs文件系统，接受来自客户端的请求；DataNode主要是用来存储数据文件，hdfs将一个文件分割成一个或多个的block，这些block可能存储在一个DataNode上或者是多个DataNode上.
具体实现如下：
1. NameNode：基本上等同于Master的地位，复制控制底层文件的io操作，处理mapreduce任务等。
2. DataNode：在slave机器上运行，负责实际的底层的文件的读写。如果客户端client程序发起了读hdfs上的文件的命令的话，那么首先将这些文件分成所谓的block，然后NameNode将告知client这些block数据是存储在那些DataNode上的，之后，client将直接和DataNode交互。
3. Secondary NameNode：该部分主要是定时对NameNode进行数据snapshots进行备份，这样尽量降低NameNode崩溃之后，导致数据的丢失。
4. JobTracker：该部分相当于在client program和hadoop之间的桥梁，在整个的hadoop系统中仅仅存在一个JobTracker的实例。
5. TaskTracker：TaskTracker主要是负责的是每个具体的任务task，如下：
1.2 文件系统命名空间File System Namespace
hdfs支持传统文件系统的目录结构，应用程序能够创建目录directory，在这些目录中存储文件，创建文件，移动文件remove file，重命名文件，但是不支持硬链接和软连接。
1.3 数据复制Data Replication
hdfs将一个文件分割成block，然后将这些block存储到不同的DataNode中，那么如何保证如果一个DataNode死掉，保证数据的完整性，通常的技就是进行数据的备份，hdfs同样使用的是这一策略。
系统启动时，NameNode首先进入SafeMode，在这种模式下是不进行数据的备份（拷贝的）的，DataNode向NameNode发送Heartbeat和Blockreport，从而使得NameNode得到在每个DataNode上存储的数据文件，然后NameNode检查那些block的备份镜像数量还未达到所需备份数量，那么NameNode将对这些blocks进行备份。
1.4 元数据持久化
hdfs使用日志机制将对文件系统的操作全部存储在一个日志文件中，同时将整个文件系统信息（the mapping of blocks to files and file system properties）映射成一个FsImage文件，该文件存储在NameNode主机的本地文件系统上。同时FsImage和Log支持multiple copies，这些hdfs保证这些备份文件的一致性。
1.5 信息交换协议
上面讲到“DataNode向NameNode发送Heartbeat和Blockreport”，这其中显然涉及到协议的问题，hdfs communication协议是构建在tcp/ip协议上的。客户端通过ClientProtocol协议和NameNode交换信息，NameNode通过DataNode Procotol协议和DataNode交换信息。
启动过程详细剖析关键的数据结构2.1.1 FSImage
Namenode会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中，每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作，将会记录在editlog文件中，当editlog达到一定的大小（bytes，由fs.checkpoint.size【core-site.xml设置】参数定义）或从上次保存过后一定时间段过后（sec，由fs.checkpoint.period参数定义），namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到fsimage文件中。Namenode就是通过这种方式来保证HDFS中元数据信息的安全性。
Fsimage是一个二进制文件，当中记录了HDFS中所有文件和目录的元数据信息，在我的Hadoop的HDFS版中，该文件的中保存文件和目录的格式如下：
当namenode重启加载fsimage时，就是按照如下格式协议从文件流中加载元数据信息。从fsimag的存储格式可以看出，fsimage保存有如下信息：
1. 首先是一个image head，其中包含：
a) imgVersion(int)：当前image的版本信息
b) namespaceID(int)：用来确保别的HDFS instance中的datanode不会误连上当前NN。
c) numFiles(long)：整个文件系统中包含有多少文件和目录
d) genStamp(long)：生成该image时的时间戳信息。
2. 接下来便是对每个文件或目录的源数据信息，如果是目录，则包含以下信息：
a) path(String)：该目录的路径，如”/user/build/build-index”
b) replications(short)：副本数（目录虽然没有副本，但这里记录的目录副本数也为3）
c) mtime(long)：该目录的修改时间的时间戳信息
d) atime(long)：该目录的访问时间的时间戳信息
e) blocksize(long)：目录的blocksize都为0
f) numBlocks(int)：实际有多少个文件块，目录的该值都为-1，表示该item为目录
g) nsQuota(long)：namespace Quota值，若没加Quota限制则为-1
h) dsQuota(long)：disk Quota值，若没加限制则也为-1
i) username(String)：该目录的所属用户名
j) group(String)：该目录的所属组
k) permission(short)：该目录的permission信息，如644等，有一个short来记录。
3. 若从fsimage中读到的item是一个文件，则还会额外包含如下信息：
a) blockid(long)：属于该文件的block的blockid，
b) numBytes(long)：该block的大小
c) genStamp(long)：该block的时间戳
当该文件对应的numBlocks数不为1，而是大于1时，表示该文件对应有多个block信息，此时紧接在该fsimage之后的就会有多个blockid，numBytes和genStamp信息。
因此，在namenode启动时，就需要对fsimage按照如下格式进行顺序的加载，以将fsimage中记录的HDFS元数据信息加载到内存中。
2.2.2 BlockMap
从以上fsimage中加载如namenode内存中的信息中可以很明显的看出，在fsimage中，并没有记录每一个block对应到哪几个datanodes的对应表信息，而只是存储了所有的关于namespace的相关信息。而真正每个block对应到datanodes列表的信息在hadoop中并没有进行持久化存储，而是在所有datanode启动时，每个datanode对本地磁盘进行扫描，将本datanode上保存的block信息汇报给namenode，namenode在接收到每个datanode的块信息汇报后，将接收到的块信息，以及其所在的datanode信息等保存在内存中。HDFS就是通过这种块信息汇报的方式来完成block -> datanodes list的对应表构建。Datanode向namenode汇报块信息的过程叫做blockReport，而namenode将block -> datanodes list的对应表信息保存在一个叫BlocksMap的数据结构中。
BlocksMap的内部数据结构如下：
如上图显示，BlocksMap实际上就是一个Block对象对BlockInfo对象的一个Map表，其中Block对象中只记录了blockid，block大小以及时间戳信息，这些信息在fsimage中都有记录。而BlockInfo是从Block对象继承而来，因此除了Block对象中保存的信息外，还包括代表该block所属的HDFS文件的INodeFile对象引用以及该block所属datanodes列表的信息（即上图中的DN1，DN2，DN3，该数据结构会在下文详述）。
因此在namenode启动并加载fsimage完成之后，实际上BlocksMap中的key，也就是Block对象都已经加载到BlocksMap中，每个key对应的value(BlockInfo)中，除了表示其所属的datanodes列表的数组为空外，其他信息也都已经成功加载。所以可以说：fsimage加载完毕后，BlocksMap中仅缺少每个块对应到其所属的datanodes list的对应关系信息。所缺这些信息，就是通过上文提到的从各datanode接收blockReport来构建。当所有的datanode汇报给namenode的blockReport处理完毕后，BlocksMap整个结构也就构建完成。
中datanode列表数据结构
在BlockInfo中，将该block所属的datanodes列表保存在一个Object[]数组中，但该数组不仅仅保存了datanodes列表，还包含了额外的信息。实际上该数组保存了如下信息：
上图表示一个block包含有三个副本，分别放置在DN1，DN2和DN3三个datanode上，每个datanode对应一个三元组，该三元组中的第二个元素，即上图中prev block所指的是该block在该datanode上的前一个BlockInfo引用。第三个元素，也就是上图中next Block所指的是该block在该datanode上的下一个BlockInfo引用。每个block有多少个副本，其对应的BlockInfo对象中就会有多少个这种三元组。
Namenode采用这种结构来保存block->datanode list的目的在于节约namenode内存。由于namenode将block->datanodes的对应关系保存在了内存当中，随着HDFS中文件数的增加，block数也会相应的增加，namenode为了保存block->datanodes的信息已经耗费了相当多的内存，如果还像这种方式一样的保存datanode->block list的对应表，势必耗费更多的内存，而且在实际应用中，要查一个datanode上保存的block list的应用实际上非常的少，大部分情况下是要根据block来查datanode列表，所以namenode中通过上图的方式来保存block->datanode list的对应关系，当需要查询datanode->block list的对应关系时，只需要沿着该数据结构中next Block的指向关系，就能得出结果，而又无需保存datanode->block list在内存中。
3副本放置策略
第一个block副本放在和client所在的node里（如果client不在集群范围内，则这第一个node是随机选取的，当然系统会尝试不选择哪些太满或者太忙的node）。
第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的node中（随机选择）。
第三个副本和第二个在同一个机架，随机放在不同的node中。
如果还有更多的副本就随机放在集群的node里。
的情况下一个管道的三个datanode的分布情况。
二、误删文件恢复方案
利用hadoop fs -rmr (目录名)删除目录时易出现误删除的操作，如何解决：建立回收站
具体操作为：
找到配置文件core-site.xml，在其中添加如下信息：
<property> <name>fs.trash.interval</name> <value>10080</value> <description> Number of minutes between trash checkpoints. If zero, the trash feature is disabled. </description> </property>
其中10080代表分钟数，即代表删除的文件或目录在".Trash"(回收站)中保留的时间，可自行设置。保存即可。
用hadoop fs -lsr 时暂时看不到.Trash，再删除某个文件或者目录之后，再次用lsr即可看到所在目录下的回收站.Trash已经建好：
再用hadoop fs -mv /user/cloud/.Trash/Current/user/cloud/123456789 /user/cloud ，即可把误删除的123456789目录恢复。
Hadoop冗余机制实验验证
三Hadoop冗余机制实验验证3.1副本系数为1的验证
设置副本系数为1，也就是说存放在HDFS 中的文件每个块值存储一次，当块损坏时将
无法正常读取数据。
使用Hadoop 包org.apache.hadoop.examples.terasort 下的TeraGen 类来生成10000000
条1GB记录数据，命令如下：
hadoop jar hadoop/hadoop-*-examples.jar teragen 10000000 terasort/input-GB001
生成后进行排序的命令为：
bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar terasort \
terasort/input-GB001 terasort/output-GB001
正常情况下：
运行完的截图如下：
通过WEB接口可以看到运行时并无失效节点和异常，截图如下：
节点失效情况下
然后认为的将一个节点关机，发现出现两个读取错误，如下图：
通过WEB接口也可以发现有两个警告和一个死亡节点，截图如下：
通过这个实验，我们发现当设置副本系数为1 是，Hadoop 集群的数据没有进行冗余备
份，当出现某个节点失效时，便会出现异常，致使提交的作业无法正常完成。
3.2副本系数为3的验证
设置副本系数为3，也就是每个文件的分块块都有三个复制备份，当某些数据块出错时，
HDFS 可以通过复制完整的副本来产生一个新的，来治愈那些出错的数据块，使得数据块的
副本恢复到预期设定的数量来保证数据的高可靠性，一个因损坏或者机器故障而丢失的块会
从其他候选地点来复制来正常运行的机器上。
同样产生排序所需数据然后运行排序作业，然后我们通过WEB 接口也可以发现文件的
属性
可以看到复制因子为3,块的大小为64M。
运行时人为的关闭一个机器，仍然正常运行，并成功完成排序任务：
总结
通过实验验，我们验证了Hadoop 的冗余复制机制，这种机制保证了存放在HDFS 中的数据的高可靠性和数据的完整一致性。