分布式HDFS部署和shell指令
分布式HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的简称,它是为了存储大量数据并支持大数据处理而设计的分布式文件系统。HDFS具有高容错性,可以在廉价硬件上运行,并提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集的应用。HDFS采用了主从(Master/Slave)架构,在一个HDFS集群中,一般包含一个NameNode和多个DataNode,它们共同协作来存储和管理文件系统。 在部署HDFS之前,大数据运维人员通常需要进行以下步骤: 1. 服务器规划:首先需要申请服务器资源,这包括确定所需的CPU核心数、内存大小、磁盘大小以及需要的服务器数量。这些参数将决定HDFS集群的规模和性能。 2. 编写部署文档:根据业务需求和服务器资源,规划服务的运行形式,比如NameNode和DataNode的部署位置、数量和配置等。同时,还需要考虑集群的高可用性、数据备份和恢复策略。 3. 文档审核:部署文档完成后,需要经过审核流程,确保部署计划的合理性和准确性。 4. 开始部署:审核通过后,根据部署文档开始在服务器上安装和配置Hadoop环境,包括安装JDK、配置Hadoop相关环境变量(例如,在`hadoop-env.sh`中设置JAVA_HOME等)、修改各个核心配置文件(`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`、`mapred-site.xml`等)以及启动服务。 HDFS核心配置文件包括: - `core-site.xml`:用于配置HDFS的基本属性,如文件系统的默认名称、Hadoop的临时目录等。 - `hdfs-site.xml`:用于配置HDFS特定的属性,如副本数量、块大小、DFS副本策略等。 - `yarn-site.xml`:配置YARN相关属性,用于资源管理和作业调度。 - `mapred-site.xml`:配置MapReduce作业执行相关参数。 在HDFS集群中,`workers`文件用于指定哪些服务器是DataNode,即配置从节点。DataNode负责实际的数据存储和数据读写操作。 启动和关闭HDFS集群使用的shell指令如下: - `start-all.sh`:这个脚本会启动Hadoop集群中的所有守护进程,包括NameNode、DataNode、ResourceManager等。 - `stop-all.sh`:这个脚本会停止Hadoop集群中的所有守护进程。 通过`jps`命令可以查看Java虚拟机中的进程,检查Hadoop相关进程是否已经启动。 通过浏览器访问NameNode所在服务器的特定端口(如9870端口),可以进入Hadoop管理界面,用于查看集群状态、运行情况以及进行基本的管理和监控。 HDFS的shell命令格式通常以`hdfs dfs`开头,用于执行对HDFS文件系统的操作,如列出目录、创建目录、上传文件、下载文件、删除文件等。 HDFS部署模式主要有以下几种: - 去中心化模式:没有中心节点,所有节点地位平等。 - 中心化模式:有中心节点负责管理其他节点。 - 主从模式(Master/Slave):一个主节点管理多个从节点,是HDFS典型的工作模式。 - 大数据模式(有负责人):通常采用主从模式,但加入了更多的管理和备份机制。 HDFS采用的是主从模式,Master节点上运行的是NameNode,它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;而Slaves节点上运行的是DataNode,它负责存储实际的数据块,并执行数据的创建、删除和复制等操作。 在HDFS中,还有一种高可用性(High Availability, HA)的部署模式,这是为了防止NameNode单点故障而设计的。在HA模式下,会有两个或更多的NameNode协同工作,并通过共享存储和状态机的复制来确保状态的一致性。 部署HDFS集群,运维人员除了需要掌握上述技术细节,还需要熟悉Linux操作系统、网络配置、安全设置、故障排查等相关知识,确保整个HDFS集群能够稳定运行并提供持续的服务。