HDFS分布式存储 zookeeper

news2025/6/13 19:41:45 
hadoop介绍
狭义上hadoop是指apache的一款开源软件
用java语言实现开源框架，允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理（1.海量的数据存储 2.海量数据的计算）

Hadoop核心组件
hdfs（分布式文件存储系统）：解决海量的数据存储
yarn（集群资源管理和任务调度框架）：解决资源任务调度
mapreduce（分布式计算框架）：解决海量数据计算

官网
http://hadoop.apache.org/

hahoop1.x架构
在这里插入图片描述
hahoop2.x，hahoop3.x架构架构
在这里插入图片描述
机器准备

192.168.12.135 master  centos7
192.168.12.134 node   centos7
192.168.12.138 ubuntu

实验

1.关闭防火墙
[root@master ~]# systemctl stop firewalld
[root@master ~]# getenforce 
Disabled
2.hosts解析
[root@master ~]# tail -n 3 /etc/hosts
192.168.12.135 master
192.168.12.134 node
192.168.12.138 ubuntu


安装jdk
[root@master ~]# yum install java-11-openjdk -y
[root@master ~]# java -version
openjdk version "1.8.0_262"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_262-b10)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.262-b10, mixed mode)

[root@master ~]# ls hadoop-3.3.0.tar.gz 
hadoop-3.3.0.tar.gz
[root@master ~]# tar xf hadoop-3.3.0.tar.gz 
[root@master ~]# cd hadoop-3.3.0/
[root@master hadoop-3.3.0]# ls
bin  etc  include  lib  libexec  LICENSE-binary  licenses-binary  LICENSE.txt  NOTICE-binary  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share

配置环境变量（三台机器都执行）
[root@master sbin]# tail -n2 /etc/profile
export HADOOP_HOME=/root/hadoop-3.3.0/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
[root@master sbin]#  source /etc/profile
[root@master ~]# cd hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
[root@master hadoop]# ls
capacity-scheduler.xml  hadoop-env.sh                     hdfs-site.xml            kms-env.sh            mapred-env.sh               ssl-server.xml.example         yarnservice-log4j.properties
configuration.xsl       hadoop-metrics2.properties        httpfs-env.sh            kms-log4j.properties  mapred-queues.xml.template  user_ec_policies.xml.template  yarn-site.xml
container-executor.cfg  hadoop-policy.xml                 httpfs-log4j.properties  kms-site.xml          mapred-site.xml             workers
core-site.xml           hadoop-user-functions.sh.example  httpfs-site.xml          log4j.properties      shellprofile.d              yarn-env.cmd
hadoop-env.cmd          hdfs-rbf-site.xml                 kms-acls.xml             mapred-env.cmd        ssl-client.xml.example      yarn-env.sh

配置HDFS集群，我们主要涉及到如下文件的修改：

  • workers： 配置从节点（DataNode）有哪些
  • hadoop-env.sh： 配置Hadoop的相关环境变量
  • core-site.xml： Hadoop核心配置文件
  • hdfs-site.xml： HDFS核心配置文件

hadoop-env.sh文件

文件中设置的是hadoop运行时的环境变量	 JAVA_HOME 是必须设置的

#配置jdk的运行环境
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.23.0.9-2.el7_9.x86_64/
#以上配置完成后，在文件最后加
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml

<configuration>
  <property>
  <!--namenode所在节点,集群启动会读取该文件确定namenode节点位置-->
    <name>fs.defaultFS </name>
    <value>hdfs://master:8020</value>
  </property>
  <!--设置hadoop本地保存数据的-->
  <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/data/hadoop-3.3.0</value>
  </property>
  <!--设置HDFS web UI用户身份-->
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.useer</name>
    <value>root</value>
  </property>

</configuration>

hdfs-site.xml


 <property>
   <!--设置SNN进程运行机器位置信息-->
     <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
     <value>node:9868</value>
   </property>

mapred-site.xml

[root@master hadoop]# cat mapred-site.xml 


<configuration>
  <!--设置MR程序默认运行模式，yarn集群模式 local本地模式-->
   <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <!--MR程序历史服务器端地址-->
   <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>master:10020</value>
  </property>
  <!--历史服务器web端地址-->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>master:19888</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
</configuration>


[root@master hadoop]# cat workers 
master
node
ubuntu

[root@master ~]# scp -r hadoop-3.3.0  node:/root/
[root@master ~]# scp -r hadoop-3.3.0  ubuntu:/root/

初始化hadoop

只能在master节点上进行初始化
[root@master ~]# hdfs namenode -format
[root@master ~]# hdfs namenode -format
2025-05-30 23:55:49,677 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = master/192.168.12.135
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:   version = 3.3.0
STARTUP_MSG:   classpath = /root/hadoop-3.3.0//etc/hadoop:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/zookeeper-jute-3.5.6.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/avro-1.7.7.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/javax.activation-api-1.2.0.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-3.3.0.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/commons-math3-3.1.1.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/kerby-pkix-1.0.1.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/log4j-1.2.17.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/jetty-webapp-9.4.20.v20190813.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/jersey-servlet-1.19.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/audience-annotations-0.5.0.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/jcip-annotations-1.0-1.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/jetty-server-9.4.20.v20190813.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/kerb-simplekdc-1.0.1.jar:/root/hadoop-3.3.0//share/hadoop/common/lib/accessors-smart-1.2.jar:/root/hadoop

配置免密
[root@master ~]# ssh-copy-id master
[root@master ~]# ssh-copy-id node
[root@master ~]# ssh-copy-id ubuntu
启动
[root@master ~]# start-all.sh

验证
[root@master ~]# jps 
4210 ResourceManager
7427 DataNode
7925 NodeManager
7292 NameNode
8141 Jps
[root@node hadoop]# jps
3347 NodeManager
3160 DataNode
3243 SecondaryNameNode
3983 Jps

root@localhost:~/hadoop-3.3.0/etc/hadoop# jps 
5702 DataNode
6551 Jps
5835 NodeManager


win做三台机器的hosts解析

此时就能访问hadoop集群了（HDFS）

在这里插入图片描述
yarn集群管理页面
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

单台如何加入hdfs集群

配置好之后，单独运行
hdfs --daemon start datanode
hdfs --daemon start namenode

本机如何上传文件到hadoop集群

[root@node ~]# hadoop fs -mkdir /itcast
[root@node ~]# touch zookeeper.out
[root@node ~]# hadoop fs -put zookeeper.out /itcast
[root@node ~]# hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2025-06-03 17:55 /itcast

[root@node ~]# hadoop fs /itcast/某个文件  删除某个文件
[root@node ~]# hadoop fs -rm -r /目录  
此时就有了，web界面也可以直接上传下载

在这里插入图片描述

hdfs垃圾桶机制

HDFS的垃圾桶机制是一种允许用户在一定时间内恢复误删除文件的功能，通过将删除的文件暂时移至垃圾桶

核心：将被删除的内容移动到回收站指定目录下，并保留源文件的所在目录

作用：防止无删除重要文件

开启HDFS的垃圾桶机制
   core-site.xml添加一段xml代码就可以实现

[root@node hadoop]# grep -A 2  -B 1 'fs.trash.interval' core-site.xml 
  <property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>  # 保存时间  单位：分钟  1440分钟
  </property>  

其实 1440表示1440分钟，也就是24小时，一天的时间

开启垃圾桶机制后，在使用-rm指令删除文件时，系统会自动将文件移动到 /user/root/.Trash/Current垃圾桶中

同步到另外俩集群中

在重启
[root@master hadoop]# stop-all.sh
[root@master hadoop]# start-all.sh


[root@master ~]# hadoop fs -put hello.txt /itcast
[root@master ~]# hadoop fs -rm /itcast/hello.txt
2025-06-03 19:06:55,562 INFO fs.TrashPolicyDefault: Moved: 'hdfs://master:8020/itcast/hello.txt' to trash at: hdfs://master:8020/user/root/.Trash/Current/itcast/hello.txt


此时在垃圾桶里面就能看到了
[root@master ~]# hadoop fs -ls /user/root/.Trash/Current/itcast
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2025-06-03 19:05 /user/root/.Trash/Current/itcast/hello.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2025-06-03 17:55 /user/root/.Trash/Current/itcast/zookeeper.out

[root@master ~]# hadoop fs -mv /user/root/.Trash/Current/itcast/hello.txt /itcast/
[root@master ~]# 


分块存储的好处
问题：文件过大导致单机存不下，上传下载效率低
解决：文件分块存储在不同机器，针对块并行操作提高效率

HDFS简介

HDFS主要是解决大数据如何存储问题的，分布式意味着是HDFS是横跨在多台计算机上的存储系统
HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，他是高度容错的，适应于具有大数据集的应用程序，他非常适用于存储大型的数据（比如TB和PB）
HDFS使用多台计算机存储文件，并且提供了统一的访问接口，像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统



主从架构
HDFS集群是标准的master/slave主从架构
一般一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的datanode组成
Namenode是HDFS主节点，Datanode是HDFS的从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式存文件存储服务


[root@master ~]# hadoop fs -ls /
Found 3 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2025-06-03 19:19 /itcast
drwx------   - root supergroup          0 2025-06-03 18:20 /tmp
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2025-06-03 18:20 /user
[root@master ~]# hadoop fs -ls hdfs://master:8020/
Found 3 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2025-06-03 19:19 hdfs://master:8020/itcast
drwx------   - root supergroup          0 2025-06-03 18:20 hdfs://master:8020/tmp
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2025-06-03 18:20 hdfs://master:8020/user
[root@master ~]#

HDFS shell命令行

HDFS Shell CLI支持操作多种文件系统，包括本地文件系统（file://）、分布式文件系统（hdfs://nn:8020）等
如果没有指定前缀，则将会读取环境变量中的fs.defaultFS属性，以该属性值作为默认的文件系统



1.追加数据到HDFS文件中
hadoop fs -appendToFile <localsrc> .. <dst>
将所有给定本地文件的内容追加到给定的dst文件
dst文件如果不存在，将创建该文件
[root@master ~]# echo 1 >> 1.txt
[root@master ~]# echo 2 >> 2.txt
[root@master ~]# echo 3 >> 3.txt
[root@master ~]# hadoop fs -put 1.txt /
[root@master ~]# hadoop fs -cat /1.txt
1
[root@master ~]# hadoop fs -appendToFile 2.txt 3.txt /1.txt
[root@master ~]# hadoop fs -cat /1.txt
1
2
3


2.查看HDFS集群剩余的空间
[root@master ~]# hadoop fs -df -h /
Filesystem             Size     Used  Available  Use%
hdfs://master:8020  171.7 G  128.0 K    143.2 G    0%
	
3.文件移动
[root@master ~]# hadoop fs -mv /1.txt /itcast
[root@master ~]# hadoop fs -ls /itcast
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup          6 2025-06-04 01:18 /itcast/1.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2025-06-03 19:05 /itcast/hello.txt


4.修改HDFS文件副本个数
hadoop fs -setrep [-R] [-w] <rep> <path> ..
修改指定文件的副本数
-R表示递归
-W 客户端是否等待副本修改完毕
[root@master ~]#  hadoop fs -ls /itcast
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup          6 2025-06-04 01:18 /itcast/1.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2025-06-03 19:05 /itcast/hello.txt
[root@master ~]# hadoop fs -setrep -w 2 /itcast/1.txt
Replication 2 set: /itcast/1.txt
Waiting for /itcast/1.txt ...
WARNING: the waiting time may be long for DECREASING the number of replications.
. done
[root@master ~]#  hadoop fs -ls /itcast
Found 2 items
-rw-r--r--   2 root supergroup          6 2025-06-04 01:18 /itcast/1.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2025-06-03 19:05 /itcast/hello.txt

HDFS集群角色

NameNode是hadoop分布式文件系统的核心，架构中的主角色
NameNode维护和管理元数据，包括名称空间目录树结构，文件和块的位置信息，访问权限等信息
NameNode是访问HDFS的唯一入口
NameNode内部是通过内存和磁盘两种方式来管理元数据



从角色
Datanode是hadoop HDFS中的从角色，负责具体的数据块的存储
Datanode的数量决定了HDFS集群的整体数据存储能力，通过和NameNode配合维护着数据块


主角色辅助角色：secondaryNameNode
除了Datanode和NameNode之外，还有一个守护进程，他称之为secondary NameNode，他充当NameNode的辅助节点，但不能代替NameNode
当NameNode启动时，NameNode合并fsimage和edits log文件以还原当前文件系统命名空间，如果edits log过大不利加载，secondary NameNode就辅助NameNode从NameNode下载simage文件和edits log文件进行合并

ZooKeeper使用场景

官网：
   https://zookeeper.apache.org/

ZooKeeper 是一个分布式服务框架，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：命名服务、状态同步、配置中心、集群管理等。

命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别

命名服务是分布式系统中比较常见的一类场景。命名服务是分布式系统最基本的公共服务之一。在分布式系统中，被命名的实体通常可以是集群中的机器、提供的服务地址或远程对象等——这些我们都可以统称它们为名字（Name），其中较为常见的就是一些分布式服务框架（如 RPC、RMI）中的服务地址列表，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源的实体、服务地址和提供者的信息等

状态同步
每个节点除了存储数据内容和 node 节点状态信息之外，还存储了已经注册的APP 的状态信息，当有些节点或 APP 不可用，就将当前状态同步给其他服务。


配置中心
分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上

配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦 Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

现在我们大多数应用都是采用的是分布式开发的应用，搭建到不同的服务器上，我们的配置文件，同一个应用程序的配置文件一样，还有就是多个程序存在相同的配置，当我们配置文件中有个配置属性需要改变，我们需要改变每个程序的配置属性，这样会很麻烦的去修改配置，那么可用使用 ZooKeeper 来实现配置中心，ZooKeeper 采用的是推拉相结合的方式： 客户端向服务端注册自己需要关注的节点，一旦该节点的数据发生变更，那么服务端就会向相应的客户端发送Watcher 事件通知，客户端接收到这个消息通知后，需要主动到服务端获取最新的数据。
zookeeper集群介绍

在这里插入图片描述

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Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker &#xff1b;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端&#xff0c;开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…
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基于TurtleBot3在Gazebo地图实现机器人远程控制

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1. TurtleBot3环境配置 # 下载TurtleBot3核心包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git git clone -b noetic https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git git clone -b noetic-dev…
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初探Service服务发现机制

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1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能&#xff1a;服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…
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JVM虚拟机：内存结构、垃圾回收、性能优化

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1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机（Java Virtual Machine 简称：JVM）是运行所有 Java 程序的抽象计算机，是 Java 语言的运行环境，实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码（字节码），就可以…
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VM虚拟机网络配置（ubuntu24桥接模式）：配置静态IP

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编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式&#xff0c;然后找到相应的网卡&#xff08;可以查看自己本机的网络连接&#xff09; windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置&#xff0c;选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置&#xff1a; 我用的ubuntu24桌…
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