Java大数据开发(三)Hadoop(13)-数据节点DataNode

2021年11月21日 阅读数:8
这篇文章主要向大家介绍Java大数据开发(三)Hadoop(13)-数据节点DataNode,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。
导读:上一节咱们已经把NN和2NN的知识,接下来看一下DN(DataNode)数据节点的内容。

DN工做机制


(1) 一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据自己,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。java


(2DataNode启动后向namenode注册,经过后,周期性(1小时)的向namenode上报全部的块信息。node


(3心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另外一台机器,或删除某个数据块。若是超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用。web


(4集群运行中能够安全加入和退出一些机器sql


数据完整性的校验

下图展现了两种检验:奇偶校验和crc校验


以下是DataNode节点保证数据完整性的方法:浏览器


1)当DataNode读取Block的时候,它会计算CheckSum。安全


2)若是计算后的CheckSum,与Block建立时值不同,说明Block已经损坏。ruby


3)Client读取其余DataNode上的Block。微信


4)DataNode在其文件建立后周期验证CheckSumapp


DataNode掉线时限参数配置


须要注意的是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。oop


<property>    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>    <value>300000</value></property><property>    <name>dfs.heartbeat.interval</name>    <value>3</value></property


服役新节点


随着公司业务的增加,数据量愈来愈大,原有的数据节点的容量已经不能知足存储数据的需求,须要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。步骤以下:


一、经过xsync文件,增长新增节点的同步(hadoop,jdk等软件)


二、删除原来HDFS文件系统留存的文件(/opt/dev/hadoop-2.7.2/data和log)


三、source一下配置文件


四、直接启动节点dataNode,便可关联到集群
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager


五、若是数据不均衡,能够用命令实现集群的再平衡

[root@hadoop100 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/dev/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop100.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved


六、启动web浏览器查看节点

添加白名单

以上操做较为危险,节点自动关联到集群,咱们能够经过添加白名单来指定集群有哪些节点。步骤以下:

(1)在NameNode的/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下建立dfs.hosts文件

[root@hadoop100 hadoop]$ pwd/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[root@hadoop100 hadoop]$ touch dfs.hosts
[root@hadoop100 hadoop]$ vi dfs.hosts#添加以下主机名称(不添加hadoop105)hadoop100hadoop101hadoop102


(2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增长dfs.hosts属性

<property><name>dfs.hosts</name><value>/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value></property>


(3)配置文件分发

[root@hadoop100 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml


(4)刷新NameNode

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful


(5)更新ResourceManager节点

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop101/192.168.1.101:8033


(6)在web浏览器上查看


(7)若是数据不均衡,能够用命令实现集群的再平衡

[root@hadoop100 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/dev/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop100.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

黑名单退役

在黑名单上面的主机都会被强制退出。(以退出105节点为例)


1.在NameNode的/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下建立dfs.hosts.exclude文件

[root@hadoop100 hadoop]$ pwd/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[root@hadoop100 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
[root@hadoop100 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude#添加以下主机名称(要退役的节点)hadoop105

2.在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增长dfs.hosts.exclude属性

<property><name>dfs.hosts.exclude</name><value>/opt/dev/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value></property>

3.刷新NameNode、刷新ResourceManager

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodesRefresh nodes successful

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
20/04/03 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop101/192.168.1.101:8033


4.检查Web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其余节点

 

5. 等待退役节点状态为decommissioned(全部块已经复制完成),中止该节点及节点资源管理器。注意:若是副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,须要修改副本数后才能退役

 

[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanodestopping datanode
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanagerstopping nodemanager


6.若是数据不均衡,能够用命令实现集群的再平衡

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/dev/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop100.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

注意:不容许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。


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