Hadoop2.7.6_04_HDFS的Shell操作与常见问题

 

1. HDFS的shell操作

1.1. 支持的命令及参数

 1 [yun@mini05 zhangliang]$ hadoop fs
 2 Usage: hadoop fs [generic options]
 3     [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
 4     [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
 5     [-checksum <src> ...]
 6     [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
 7     [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
 8     [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
 9     [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
10     [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
11     [-count [-q] [-h] <path> ...]
12     [-cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>]
13     [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
14     [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
15     [-df [-h] [<path> ...]]
16     [-du [-s] [-h] <path> ...]
17     [-expunge]
18     [-find <path> ... <expression> ...]
19     [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
20     [-getfacl [-R] <path>]
21     [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
22     [-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
23     [-help [cmd ...]]
24     [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
25     [-mkdir [-p] <path> ...]
26     [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
27     [-moveToLocal <src> <localdst>]
28     [-mv <src> ... <dst>]
29     [-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
30     [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
31     [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
32     [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
33     [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
34     [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
35     [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
36     [-stat [format] <path> ...]
37     [-tail [-f] <file>]
38     [-test -[defsz] <path>]
39     [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
40     [-touchz <path> ...]
41     [-truncate [-w] <length> <path> ...]
42     [-usage [cmd ...]]
43 
44 Generic options supported are
45 -conf <configuration file>     specify an application configuration file
46 -D <property=value>            use value for given property
47 -fs <local|namenode:port>      specify a namenode
48 -jt <local|resourcemanager:port>    specify a ResourceManager
49 -files <comma separated list of files>    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
50 -libjars <comma separated list of jars>    specify comma separated jar files to include in the classpath.
51 -archives <comma separated list of archives>    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
52 
53 The general command line syntax is
54 bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]

 

1.2. 常用命令参数介绍

 

-help             

功能:输出这个命令参数手册

-ls                 

功能:显示目录信息

示例: hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/

备注:这些参数中,所有的hdfs路径都可以简写

-->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果

-mkdir             

功能:在hdfs上创建目录

示例:hadoop fs  -mkdir  -p  /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal           

功能:从本地剪切粘贴到hdfs

示例:hadoop  fs  - moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb/cc/dd

-moveToLocal             

功能:从hdfs剪切粘贴到本地

示例:hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt

--appendToFile 

功能:追加一个文件到已经存在的文件末尾

示例:hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt

可以简写为:

Hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  /hello.txt

 

-cat 

功能:显示文件内容 

示例:hadoop fs -cat  /hello.txt

 

-tail                

功能:显示一个文件的末尾

示例:hadoop  fs  -tail  /weblog/access_log.1

-text                 

功能:以字符形式打印一个文件的内容

示例:hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1

-chgrp

-chmod

-chown

功能:linux文件系统中的用法一样,对文件所属权限

示例:

hadoop  fs  -chmod  666  /hello.txt

hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hello.txt

-copyFromLocal   

功能:从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去

示例:hadoop  fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz  /aaa/

-copyToLocal     

功能:从hdfs拷贝到本地

示例:hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-cp             

功能:从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径

示例: hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

 

-mv                    

功能:在hdfs目录中移动文件

示例: hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /

-get             

功能:等同于copyToLocal,就是从hdfs下载文件到本地

示例:hadoop fs -get  /aaa/jdk.tar.gz

-getmerge            

功能:合并下载多个文件

示例:比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...

hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum

-put               

功能:等同于copyFromLocal

示例:hadoop  fs  -put  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

 

-rm               

功能:删除文件或文件夹

示例:hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/

 

-rmdir                

功能:删除空目录

示例:hadoop  fs  -rmdir   /aaa/bbb/ccc

-df              

功能:统计文件系统的可用空间信息

示例:hadoop  fs  -df  -h  /

 

-du

功能:统计文件夹的大小信息

示例:

hadoop  fs  -du  -s  -h /aaa/*

 

-count        

功能:统计一个指定目录下的文件节点数量

示例:hadoop fs -count /aaa/

 

-setrep               

功能:设置hdfs中文件的副本数量

示例:hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz

<这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中,是否真的会有这么多副本,还得看datanode的数量>

 

 

 

2. 常见问题解答

1、集群启动后,可以查看文件,但是上传文件时报错,打开web页面可看到namenode正处于safemode状态,怎么处理?

 

 1 ## 模拟场景如下
 2 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
 3 Safe mode is OFF
 4 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode enter
 5 Safe mode is ON
 6 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
 7 Safe mode is ON 
 8 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode leave   # 关闭safemode状态 
 9 Safe mode is OFF
10 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
11 Safe mode is OFF

 

safemode解释: 

1 在启动过程中,NameNode加载文件系统状态从fsimage和edits log file2     之后等待DataNodes报告它们的blocks,这样NameNode不会过早的开始复制blocks,尽管集群中已经存在足够的副本。
3 在此期间,NameNode保持在Safemode。NameNode的Safemode本质上是HDFS集群的只读模式,它不允许对文件系统或块进行任何修改。
4 通常,在DataNodes报告大多数文件系统块可用之后,NameNode将自动离开Safemode。
5 如果需要,可以使用bin/hdfs dfsadmin -safemode 命令显式地将HDFS放在Safemode中。
6 NameNode首页显示Safemode是打开还是关闭

 

 

2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机,如何挽救集群及数据?

 1 1、如何减少宕机,保证数据不丢失
 2     1) 对namenode机器的磁盘做raid10
 3     2) 通过配置 dfs.namenode.name.dir 如下:dfs namenode 的目录,可以有多个目录,然后每个目录挂不同的磁盘,每个目录下的文件信息是一样的,相当于备份
 4   <property>
 5     <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 6     <value> file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value>
 7   </property>
 8 
 9 2、如果namenode的数据丢失,怎么最大限度恢复数据。
10     将 namesecondary 元数据目录的数据复制到namenode下即可(可以最大限度恢复数据)

 

3、Namenode是否可以有多个?namenode内存要配置多大?namenode跟集群数据存储能力有关系吗?

  1、Namenode不能有多个

  2、内存配置参考: hadoop内存大小设置问题【转】          HDFS NameNode内存详解  

  3、有一定关系,但是也和datanode自身有关。比如:如果都是存储小文件,那肯定是存不了多少的

 

4、现在datanode有3个,之前配置副本为2,现在副本配置改为4,会存在什么现象?

1 副本配置改为4之后,之前的副本数量不会改变,还是为2。    原因:之前上传的文件副本数已经定了。【即副本数的增加不会对已上传文件的副本数生效,之前的仍然为2】。  
2 但是之后上传的文件,副本会为3,而不是4.  原因:3台机器存4个副本,没有意义,所以只会有3个副本。

 

5、现在datanode有3个,某个目录下文件的副本数为2,现在改为3怎么操作?

 1 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614
 2 Found 319 items
 3 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
 4 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
 5 -rw-r--r--   2 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
 6 ………………
 7 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -setrep -R -w 3 /data/   # 设置副本数 
 8 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
 9 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
10 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
11 ………………
12 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614   # 已经变为3 
13 Found 319 items
14 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
15 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
16 -rw-r--r--   3 yun supergroup      10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
17 ………………

 

6、怎么快速删除冗余数据块?

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况:

       某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝;当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢?

1     该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode,参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。
2     hdfs-site.xml文件中有一个参数:
3 <property>
4     <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
5     <value>3600000</value>
6     <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
7 </property>
8     其中3600000为默认设置,3600000毫秒,即1个小时,也就是说,块报告的时间间隔为1个小时,所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。
9     通过实际测试发现,当把该参数调整的稍小一点的时候(60秒),多余的数据块确实很快就被删除了。

 

 1 # 配置文件
 2 [yun@mini01 hadoop]$ pwd
 3 /app/hadoop/etc/hadoop
 4 [yun@mini01 hadoop]$ cat hdfs-site.xml 
 5 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 6 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 7 <!--
 8 ………………
 9 -->
10 
11 <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
12 
13 <configuration>
14   <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
15   <property>
16     <name>dfs.replication</name>
17     <value>2</value>
18   </property>
19 
20   <property>
21     <!-- <name>dfs.secondary.http.address</name> -->
22     <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
23     <value>mini01:50090</value>
24   </property>
25 
26   <!-- dfs block报告周期 单位毫秒 -->
27   <property>
28     <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
29     <value>60000</value>
30     <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
31   </property>
32 
33 </configuration>

 

7、hadoop datanode节点超时时间设置?

  datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:

       timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

       而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

       需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以,举个例子,如果heartbeat.recheck.interval设置为5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为3(秒,默认),则总的超时时间为40秒。

 1 ## hdfs-site.xml中的参数设置格式:
 2 
 3 <property>
 4     <name>heartbeat.recheck.interval</name>
 5     <value>2000</value>
 6 </property>
 7 <property>
 8     <name>dfs.heartbeat.interval</name>
 9     <value>1</value>
10 </property>

 

8、HDFS存放策略

1     1、如果该节点为写入节点,那么在该节点会保留一个副本。
2     2、尽量将一个块不同的副本分布到其他机架上【跨机架】,以便集群能够在整个机架损失中生存。
3     3、其中一个副本通常放置在与向文件写入节点相同的机架上,以便减少跨机架网络I/O。
4     4、将HDFS数据统一分布在集群中的DataNodes中。

 

posted on 2018-06-18 16:26  踏歌行666  阅读(628)  评论(0编辑  收藏  举报

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