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存储

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

2、工作机制

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

3、掉线时限参数设置

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

4、HDFS集群节点新增

--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

5、HDFS集群节点退役

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
    
    
    
    	dfs.hosts.exclude
    	/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist
    
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	

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

6、DN多目录配置

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.xml

        dfs.datanode.data.dir
	file:///${hadoop.tmp.dir}/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/data2

2、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

7、小文件存储问题

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/*    /

8、回收站

--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
	
   		fs.trash.interval
		1
	
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
	
  		hadoop.http.staticuser.user
  		luck
	
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

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