这篇文章给大家分享的是有关HDFS中DN存储有什么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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1、DN的作用：以块的形式，来存储真实数据，128M为切块单位 切块之后的数据分为2部分： --数据本身（即真实数据） --元数据（对数据块的长度、校验和、时间戳等描述信息） 2、DN中块的存储位置：/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 --数据本身 -rw-rw-r--. 1 swk swk 11 9月 22 17:45 blk_1073741837_1013.meta --元数据 -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
1、当HDFS系统启动成功之后，DN向NN进行注册（内部发起通信），告知NN自身节点的位置和状态 2、NN获取到各DN的节点信息后，反馈给DN响应信息，表示注册成功 3、之后，(Hadoop中设置)周期性（每隔1小时）就向NN上报一次当前节点内所有块的信息 4、心跳每3秒一次，NN响应一次信息给DN，心跳内容（NN给DN的指令，比如cp，rm，ls等DN块信息） 5、HDFS默认超时时间：NN如果超过10分钟（10分30秒）没有收到DN的上报，则NN认为该节点出现故障（不可用） --可能存在网络原因--看3
此段时间的计算公式是： timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval hdfs-site.xml --默认的heartbeat.recheck-interval大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认的大小为3秒dfs.heartbeat.interval --心跳时间3秒3s dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval 300000 --5分钟
--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。 --注意：启动新节点，不需要去配置群起群停workers文件，当需要将新增节点也可群起群停时，要去将新增节点添加到workers文件中，并分发 新节点克隆： 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 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 vim /etc/hostname --hadoop105 3、删除hadoop105服务节点下的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、启动DataNode节点，直接关联到集群 hdfs --daemon start datanode --web端可以看到新增节点直接加入集群 6、 yarn --daemon start nodemanager 7、如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡 sbin/start-balancer.sh
白名单：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，都会被直接退出 黑名单：添加到黑名单的主机节点，不允许访问NameNode，会在数据迁移后退出 实际情况： --白名单用于确定允许访问NameNode的DataNode节点，内容配置一般与workers文件内容一致。（工作中一定要配，防止黑客等） --黑名单用于在集群运行过程中退役DataNode节点。
具体配置： 1、在/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目录下，分别创建 whitelist 和 blacklist touch whitelist touch blacklist 2、在白名单(whitelist)中添加主机名称 ，黑名单暂时为空 hadoop102 hadoop103 hadoop104 3、修改hdfs-site.xml文件dfs.hosts /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist 4、分发hdfs-site.xml文件 xsync hdfs-site.xml 5、重新启动集群 --注意：新增节点hadoop105不在workers文件中配置，需要单独启动DN stop-dfs.sh start-dfs.sh 6、web端查看各DN节点 dfs.hosts.exclude /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist
黑名单退役： --准备退役hadoop105 1、编辑blacklist文件，添加hadoop105 vim blacklist hadoop105 2、刷新NN hdfs dfsadmin -refreshNodes 3、在web端查看DN状态，105正在退役中...进行数据的迁移 4、更新yarn状态 yarn rmadmin -refreshNodes
白名单退役：（一般不使用白名单退役） 白名单退役会直接将节点抛弃（会杀掉dn进程），没有迁移数据的过程，会造成数据丢失 1、删除blacklist的中的内容，恢复 102 103 104 105 正常工作 2、修改whitelist，将105删除,保留102 103 104 3、刷新NameNode 4、web端查看，发现105节点直接从集群列表中丢弃
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 具体配置： 1、修改hdfs-site.xml2、停止集群，删除data和logs中所有数据 stop-dfs.sh 删除3个节点服务器下的data和logs目录 rm -rf data/ logs/ 3、格式化启动集群 bin/hdfs namenode -format bin/start-dfs.sh 4、ll 查看结果 dfs.datanode.data.dir file:///${hadoop.tmp.dir}/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/data2
我们知道HDFS对于小文件的处理存在弊端，多个小文件会严重消耗NN的内存，比如存储一个1M的文件，实际是生成一个128M的块进行存储，但实际存储是1M的数据大小。
解决方案： hadoop引入Hadoop Archives(HAR files) --HAR:更高效的文档存储工具 --将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。 具体案例演示： --对一个目录下的多个小文件进行归档操作 1、启动yarn进程 --start-yarn.sh 2、把/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件，并把归档后文件存储到/output路径下 --hadoop archive -archiveName input.har -p /input /output 3、查看归档 --hadoop fs -lsr /output/input.har --hdfs dfs -lsr har:///output/input.har 4、解归档文件 hadoop fs -cp har:///output/input.har/* /
--开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用
回收站功能参数设置： a、默认值fs.trash.interval=0，0表示禁用回收站;其他值表示设置文件的存活时间。 b、默认值fs.trash.checkpoint.interval=0，检查回收站的间隔时间。如果该值为0，则该值设置和fs.trash .interval的参数值相等。 c、要求fs.trash.checkpoint.interval <= fs.trash.interval。 回收站具体设置步骤： 1、启用回收站 配置core-site.xml 配置垃圾回收时间为1分钟2、查看回收站 回收站在集群中的路径：.Trash/…. 3、修改访问垃圾回收站用户名称 进入垃圾回收站用户名称，默认是dr.who，修改为luck用户 core-site.xml fs.trash.interval 1 4、通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站 Trash trash = New Trash(conf); trash.moveToTrash(path); 5、恢复回收站数据 [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、删除数据不走回收站 Hadoop fs -rm -skipTrash /edits.xml hadoop.http.staticuser.user luck
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