HDFS优缺点有哪些

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一、HDFS是什么

    HDFS是一个分布式文件系统（由多台服务器共同组成），用于存储文件，通过目录树来定位文件。适合一次写入，多次读取，不支持文件的修改的场景，适合做数据分析，不适合做网盘应用。

二、HDFS优缺点

1. 优点：

    高容错性
    	①通过增加副本的形式，提高容错率。
    	②某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
   
    适合处理大数据
    	①数据规模：能处理数据规模达TB、PB级别的数据。
    	②文件规模：能处理百万规模以上的文件数量。
   
    可构建再廉价机器上，通过多副本机制来提高可靠性。

2. 缺点：

    访问延迟高
   
    对小文件的存储效率低
   
    仅支持数据append（追加），不支持并发写和文件随机修改

三、HDFS架构

NameNode：用于管理元数据（对真实数据的描述信息），格式化之后，才会产生name目录。
1. 用于管理HDFS名称空间
2. 用于配置副本策略
3. 用于处理客户端读写请求
4. 管理数据（Block）块映射信息
5. 下达指令给DN
	
DataNode：用于存储真实块数据信息，格式化之后，才会产生data目录。
1. 执行数据块的读写操作

SecondaryNameNode : 为NameNode分担压力， NameNode挂了的时候，辅助恢复NameNode上的元数据，会有一部分数据缺失（edits_inprocessg）。

四、HDFS块大小设置

①：HDFS中文件的存储在物理上是分块存储（块为单位），块的大小可以通过dfs.blocksize设置，默认在hadoop3.x版本中是128M，hadoop2.x也是128M，hadoop1.x是64M。本地模式下（windows系统中）默认的块大小是32M。
	注意：128M只是衡量一个文件是否要进行切块的标准，实际文件是多大，存储到Hdfs上就是多大。
	例如: 块大小为128M
       上传一个100M的文件， 最后在HDFS会生成一个块。实际占用空间还是100M而不是128M。
       上传一个200M的文件， 最后在HDFS会生成两个块， 第一个块占用空间128M, 第二个块占用空间72M。
	   
②：块大小设置路径：在hdfs-default.xml中	


  dfs.blocksize
  134217728
  
      The default block size for new files, in bytes.
      You can use the following suffix (case insensitive):
      k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa) to specify the size (such as 128k, 512m, 1g, etc.),
      Or provide complete size in bytes (such as 134217728 for 128 MB).
  


③：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大?
设置太小，会增加寻址时间，程序一直找在块的位置。
--比如设置10M，那么1000M的文件就分100个块

设置太大，从磁盘读取数据的时间会明显大于定位块位置所需的时间，导致程序在处理快数据时，速度变慢
	
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率

五、HDFS的shell操作命令

①：启动Hadoop集群
	start-dfs.sh    start-yarn.sh
②：-help：输出这个命令参数
	hdfs dfs -help rm
③：-ls: 显示目录信息
	hadoop fs -ls /
④：-mkdir：在HDFS上创建目录
	hadoop fs -mkdir -p /user/swk
⑤：-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
	hdfs dfs -moveFromLocal ./input/test.txt /user/swk/input
⑥：-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
	hdfs dfs -appendToFile ./input/test.txt /user/swk/input/wc.input.txt
⑦：-cat：显示文件内容
	hadoop fs -cat /user/swk/input/wc.input
⑧：-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
	hdfs dfs -chmod 777 /user/swk/input/input/wc.input
	hadoop fs -chown swk:swk /user/swk/input/input/wc.input
⑨：-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS
	hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
⑩：-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
	hdfs dfs -copyToLocal /user/swk/input/wc.input ./
①：-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
	hdfs dfs -cp /user/swk/input/wc.input /user/swk/
②：-mv：在HDFS目录中移动文件
	hadoop fs -mv /user/swk/input  /user/
③：-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地
	hadoop fs -get /user/swk/input/wc.input ./
④：-getmerge：合并下载多个文件
	hdfs dfs -getmerge /user/swk/input/* ./input.txt
⑤：-put：等同于copyFromLocal
	hadoop fs -put ./input/text.txt /user/swk/input/
⑥：-tail：显示一个文件的末尾
	hadoop fs -tail /user/swk/input/wc.input
⑦：-rm：删除文件或文件夹
	hadoop fs -rm -r /user/swk/input/wc.input
⑧：-rmdir：删除空目录
	hdfs dfs -rmdir /user/swk/wcinput
⑨：-du统计文件夹的大小信息
	hdfs dfs -du -s -h /user/swk/test
⑩：-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
	hdfs dfs -sdetrep 5 /README.txt 
	
注意：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。
--例如目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到至少5台时，副本数才能达到5，即服役一台节点，会自动增加一份副本，直到副本数到达5。

ps:web页面中操作没有权限问题

--hadoop默认情况下开启了权限检查，且默认使用dir.who作为http访问的静态用户,因此可通过关闭权限检查或者配置http访问的静态用户为自己Linux系统用户。 配置core-site.xml,修改用户权限

        hadoop.http.staticuser.user
        atguigu
 

或hdfs-site.xml中关闭权限检查

        dfs.permissions.enabled
        false

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