Big DataHDFS讲义（4）-阿南达文事网

Big DataHDFS讲义（4）

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6、HDFS新增节点与删除节点
- 1.服役新数据节点准备
- 2.服役新节点具体步骤
- 3.退役旧数据节点
- Datanode多目录配置
- block块手动拼接成为完整数据

6、HDFS新增节点与删除节点

1.服役新数据节点准备

需求基础：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
准备新节点

第一步：复制一台新的虚拟机出来
将我们纯净的虚拟机复制一台出来，作为我们新的节点
第二步：修改mac地址以及IP地址

修改mac地址命令
vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules修改ip地址命令
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

第三步：关闭防火墙，关闭selinux

关闭防火墙
service iptables stop关闭selinux
vim /etc/selinux/config

第四步：更改主机名

更改主机名命令
vim /etc/sysconfig/network

第五步：四台机器更改主机名与IP地址映射

四台机器都要添加hosts文件
vi /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 
::1       localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 
#(IP    对应     主机名)
192.168.100.201  node01
192.168.100.202  node02
192.168.100.203  node03
192.168.100.204  node04

第六步：node04服务器关机重启并生成公钥与私钥

node04执行以下命令生成公钥与私钥

node04执行以下命令关机重启
reboot node04执行以下命令生成公钥与私钥
ssh-keygen -t  rsanode04执行以下命令将node04的私钥拷贝到node01服务器
ssh-copy-id  node01

node01执行以下命令，将authorized_keys拷贝给node04

cd /root/.ssh/scp authorized_keys  node04:$PWD

第七步：node04安装jdk
node04统一两个路径

创建路径
mkdir -p /export/soft/
mkdir -p /export/servers/

然后解压jdk安装包，配置环境变量,或将集群中的java安装目录拷贝一份，并配置环境变量
安装jdk详情

第八步：解压Hadoop安装包
node01执行以下命令将Hadoop安装包拷贝到node04服务器
在node04服务器上面解压Hadoop安装包到/export/servers

cd /export/soft/
scp hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-自己编译后的版本.tar.gz node04:$PWD

第九步：将node01关于Hadoop的配置文件全部拷贝到node04
node01执行以下命令，将Hadoop的配置文件全部拷贝到node04服务器上面

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/
scp ./* node04:$PWD

2.服役新节点具体步骤

第一步：创建dfs.hosts文件
在node01也就是namenode所在的机器的/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop[root@node01 Hadoop]# touch dfs.hosts[root@node01 Hadoop]# vim dfs.hosts
添加如下主机名称（包含新服役的节点-HDFS可用节点白名单）
node01
node02
node03
node04

第二步：node01编辑hdfs-site.xml添加以下配置
在namenode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
node01执行以下命令

cd /export/servers/Hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/Hadoop[root@node01 hadoop]# vim hdfs-site.xml
添加以下信息
<property><name>dfs.hosts</name><value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

第三步：刷新namenode 刷新resourceManager
node01 主节点执行以下命令刷新namenode和刷新resourceManager

# HDFS
[root@node01 Hadoop]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful# YARN
[root@node01 Hadoop]# yarn rmadmin -refreshNodes
19/03/16 11:19:47 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node01/192.168.52.100:8033

第四步：namenode的slaves文件增加新服务节点主机名称
node01编辑slaves文件，并添加新增节点的主机，更改完后，slaves文件不需要分发到其他机器上面去
node01执行以下命令编辑slaves文件

[root@node01 ~]# cd /export/servers/Hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/Hadoop[root@node01 Hadoop]# vim slaves
node01
node02
node03
node04      # 添加新增节点

第五步：单独启动新增节点
node04服务器执行以下命令，启动datanode和nodemanager

[root@node04]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/启动datanode
[root@node04 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/hadoop-daemon.sh start datanode启动nodemanager
[root@node04 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

第六步：浏览器查看
HDFS界面：http://node01:50070/dfshealth.html#tab-overview
YARN界面：http://node01:8088/cluster
第七步：使用负载均衡命令，让数据均匀负载所有机器
node01执行以下命令

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/[root@node01 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/start-balancer.sh

添加新增节点完成

3.退役旧数据节点

第一步：创建dfs.hosts.exclude配置文件
在namenod的cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件，并添加需要退役的主机名称
node01执行以下命令

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop创建目录
[root@node01 hadoop]# touch dfs.hosts.exclude添加需要退役的主机名称
[root@node01 hadoop]# vim dfs.hosts.exclude
node04

第二步：编辑namenode所在机器的hdfs-site.xml
编辑namenode所在的机器的hdfs-site.xml配置文件，添加以下配置
node01执行以下命令

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop[root@node01 hadoop]# vim hdfs-site.xml
# 添加以下配置
<property><name>dfs.hosts.exclude</name><value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

第三步：刷新namenode 刷新resourceManager
(namenode主节点)node01执行以下命令刷新namenode和刷新resourceManager

# HDFS
[root@node01 Hadoop]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
# YARN
[root@node01 Hadoop]# yarn rmadmin -refreshNodes
19/03/16 11:19:47 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node01/192.168.52.100:8033

第四步：查看web浏览界面
HDFS界面：http://node01:50070/dfshealth.html#tab-datanode
第五步：节点退役完成，停止该节点进程
等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役。

node01执行以下命令，停止该节点进程

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
关闭DataNode
[root@node01 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
关闭nodemanager
[root@node01 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

第六步：从include文件中删除退役节点
namenode所在节点也就是node01执行以下命令删除退役节点

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
[root@node01 hadoop]# vim dfs.hosts
node01
node02
node03
#node04  删除此退役节点刷新namenode和resourceManager
# HDFS
[root@node01 Hadoop]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
# YARN
[root@node01 Hadoop]# yarn rmadmin -refreshNodes

第七步：从namenode的slave文件中删除退役节点
namenode所在机器也就是node01执行以下命令从slaves文件中删除退役节点

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
[root@node01 Hadoop]# vim slaves
node01
node02
node03
#node04  删除此退役节点

第八步：如果数据负载不均衡，执行以下命令进行均衡负载
node01执行以下命令进行均衡负载

[root@node01 ~]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/[root@node01 hadoop-2.6.0-cdh5.14.0]# sbin/start-balancer.sh

删除节点完成

Datanode多目录配置

datanode(从节点)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。具体配置如下：

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop<!--  定义dataNode数据存储的节点位置，实际工作中
一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用逗号进行分割  -->
<property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>
file:///export/servers/Hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/datanodeDatas,
</value>
</property>

例如：

<name>为key   <value>路径为value
<property><name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>
# 每个硬盘独立挂载
/mnt/disk1/hadoop/hdfs/data,
/mnt/disk2/hadoop/hdfs/data,
/mnt/disk3/hadoop/hdfs/data,
/mnt/disk4/hadoop/hdfs/data,
/mnt/disk5/hadoop/hdfs/data
</value>
</property>

总结
DataNode节点配置多个存储数据的目录，每个数据存储目录是一个独立的硬盘。读写数据时多个硬盘同时工作。效率较高

block块手动拼接成为完整数据

HDFS的数据都是以一个个的block块存储的，只要我们能够将文件的所有block块全部找出来，拼接到一起，又会成为一个完整的文件，接下来我们就来通过命令将文件进行拼接

第一步：上传一个大于128M的文件到hdfs上面去
我们选择一个大于128M的文件上传到hdfs上面去，只有一个大于128M的文件才会有多个block块
这里我们选择将我们的jdk安装包上传到hdfs上面去

node01执行以下命令上传jdk安装包

[root@node01 ~]# cd /export/soft/hdfs dfs -put jdk-8u141-linux-x64.tar.gz  /

第二步：web浏览器界面查看jdk的两个block块id
这里我们看到两个block块id分别为
1073742699和1073742700
那么我们就可以通过blockid将我们两个block块进行手动拼接了
第三步：根据我们的配置文件找到block块所在的路径
根据我们hdfs-site.xml的配置，找到datanode所在的路径

<!--  定义dataNode数据存储的节点位置，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用，进行分割  -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name><value>
file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/datanodeDatas
</value>
</property>

进入到以下路径

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/datanodeDatas/current/BP-557466926-192.168.52.100-1549868683602/current/finalized/subdir0/subdir3

第四步：执行block块的拼接

cat blk_1073742699 >> jdk8u141.tar.gzcat blk_1073742700 >> jdk8u141.tar.gz

移动jdk到/export路径，然后进行解压
mv jdk8u141.tar.gz /export/

cd /export/tar -zxvf jdk8u141.tar.gz

正常解压，没有问题，说明我们的程序按照block块存储没有问题