大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细_百度小程序

第1章 HDFS概述

1.1 HDFS产出背景及定义

1）HDFS产生背景

先给大家介绍一下什么叫HDFS，我们生活在信息爆炸的时代，随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

2）HDFS定义

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

1.2 HDFS优缺点

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1.3 HDFS组成架构

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1.4 HDFS文件块大小（面试重点）

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第2章 HDFS的Shell操作（开发重点）

2.1 基本语法

hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令

两个是完全相同的。

2.2 命令大全

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs
[-appendToFile  ... ]
        [-cat [-ignoreCrc]  ...]
        [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
        [-chmod [-R]  PATH...]
        [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
        [-copyFromLocal [-f] [-p]  ... ]
        [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
        [-count [-q]  ...]
        [-cp [-f] [-p]  ... ]
        [-df [-h] [ ...]]
        [-du [-s] [-h]  ...]
        [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
        [-getmerge [-nl]  ]
        [-help [cmd ...]]
        [-ls [-d] [-h] [-R] [ ...]]
        [-mkdir [-p]  ...]
        [-moveFromLocal  ... ]
        [-moveToLocal  ]
        [-mv  ... ]
        [-put [-f] [-p]  ... ]
        [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash]  ...]
        [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty]  ...]
 ]]
        [-setrep [-R] [-w]   ...]
        [-stat [format]  ...]
        [-tail [-f] ]
        [-test -[defsz] ]
        [-text [-ignoreCrc]  ...]

2.3 常用命令实操

2.3.1 准备工作

1）启动Hadoop集群（方便后续的测试）

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

2）-help：输出这个命令参数

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm

3）创建/sanguo文件夹

 hadoop fs -mkdir /sanguo

或者

hdfs dfs -mkdir /sanguo

2.3.2 上传

1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt

输入：

shuguo

hadoop fs  -moveFromLocal  ./shuguo.txt  /sanguo

或者

hdfs -dfs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo

2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt

输入：

weiguo

hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo

或者

hdfs dfs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo

3）-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt

输入：

wuguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo

4）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt

输入：

liubei

hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

或者

hdfs dfs  -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt

2.3.3 下载

1）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./

2）-get：等同于copyToLocal，生产环境更习惯用get

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt

2.3.4 HDFS直接操作

1）-ls: 显示目录信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo

2）-cat：显示文件内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt

3）-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

hadoop fs  -chmod 666  /sanguo/shuguo.txt

hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo.txt

4）-mkdir：创建路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo

5）-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo

6）-mv：在HDFS目录中移动文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo

7）-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt

8）-rm：删除文件或文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt

9）-rm -r：递归删除目录及目录里面内容

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo

10）-du统计文件夹的大小信息

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
27  81  /jinguo

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du  -h /jinguo
14  42  /jinguo/shuguo.txt
7   21   /jinguo/weiguo.txt
6   18   /jinguo/wuguo.tx

说明：27表示文件大小；81表示27*3个副本；/jinguo表示查看的目录

11）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt

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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。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。

第3章 HDFS的API操作

3.1 客户端环境准备

1）找到资料包路径下的Windows依赖文件夹，拷贝hadoop-3.1.0到非中文路径（比如d:\）。

2）配置HADOOP_HOME环境变量

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3）配置Path环境变量。

注意：如果环境变量不起作用，可以重启电脑试试。

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验证Hadoop环境变量是否正常。双击winutils.exe，没有报错即为正常。

4）在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加


    
        org.apache.hadoop
        hadoop-client
        3.1.3
    
    
        junit
        junit
        4.12
    
    
        org.slf4j
        slf4j-log4j12
        1.7.30

在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

5）创建包名：com.atguigu.hdfs

6）创建HdfsClient类

public class HdfsClient {
    @Test
    public void testMkdirs() throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        // FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration);
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration,"atguigu");
        // 2 创建目录
        fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan/"));
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }
}

3.2 HDFS的API案例实操

3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）

1）编写源代码

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
    // 1 获取文件系统
    Configuration configuration = new Configuration();
    configuration.set("dfs.replication", "2");
    FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
    // 2 上传文件
    fs.copyFromLocalFile(new Path("d:/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan"));
    // 3 关闭资源
    fs.close();
｝

2）将hdfs-site.xml拷贝到项目的resources资源目录下




	
		dfs.replication
         1

3）参数优先级

参数优先级排序：

（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的自定义配置（xxx-site.xml） >（4）服务器的默认配置（xxx-default.xml）

3.2.2 HDFS文件下载

@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
    // 1 获取文件系统
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
    
    // 2 执行下载操作
    // boolean delSrc 指是否将原文件删除
    // Path src 指要下载的文件路径
    // Path dst 指将文件下载到的路径
    // boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
    fs.copyToLocalFile(false, new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("d:/sunwukong2.txt"), true);
    
    // 3 关闭资源
    fs.close();
}

注意：如果执行上面代码，下载不了文件，有可能是你电脑的微软支持的运行库少，需要安装一下微软运行库。

3.2.3 HDFS文件更名和移动

@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
	// 1 获取文件系统
	Configuration configuration = new Configuration();
	FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu"); 
		
	// 2 修改文件名称
	fs.rename(new Path("/xiyou/huaguoshan/sunwukong.txt"), new Path("/xiyou/huaguoshan/meihouwang.txt"));
		
	// 3 关闭资源
	fs.close();
}

3.2.4 HDFS删除文件和目录

@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
	// 1 获取文件系统
	Configuration configuration = new Configuration();
	FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
		
	// 2 执行删除
	fs.delete(new Path("/xiyou"), true);
		
	// 3 关闭资源
	fs.close();
}

3.2.5 HDFS文件详情查看

查看文件名称、权限、长度、块信息

@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
	// 1获取文件系统
	Configuration configuration = new Configuration();
	FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
	// 2 获取文件详情
	RemoteIterator listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
	while (listFiles.hasNext()) {
		LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
		System.out.println("========" + fileStatus.getPath() + "=========");
		System.out.println(fileStatus.getPermission());
		System.out.println(fileStatus.getOwner());
		System.out.println(fileStatus.getGroup());
		System.out.println(fileStatus.getLen());
		System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
		System.out.println(fileStatus.getReplication());
		System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
		System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
		// 获取块信息
		BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
		System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
	}
	// 3 关闭资源
	fs.close();
}

3.2.6 HDFS文件和文件夹判断

@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
    // 1 获取文件配置信息
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
    // 2 判断是文件还是文件夹
    FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
    for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
        // 如果是文件
        if (fileStatus.isFile()) {
            System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());
        }else {
            System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());
        }
    }
    // 3 关闭资源
    fs.close();
}

第4章 HDFS的读写流程（面试重点）

4.1 HDFS写数据流程

4.1.1 剖析文件写入

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（1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。

（2）NameNode返回是否可以上传。

（3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

（5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

（6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

（7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

（8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

4.1.2 网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

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例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。

大家算一算每两个节点之间的距离。

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4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）

1）机架感知说明

（1）官方说明

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.

（2）源码说明

Crtl + n 查找BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找chooseTargetInOrder方法。

2）Hadoop3.1.3副本节点选择

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4.2 HDFS读数据流程

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（1）客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。

（2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。

（3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。

（4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

第5章 NameNode和SecondaryNameNode

5.1 NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细,在这里插入图片描述,第15张

1）第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。

2）第二阶段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。

（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

5.2 Fsimage和Edits解析

大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细,在这里插入图片描述,第16张

1）oiv查看Fsimage文件

（1）查看oiv和oev命令

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs
oiv            apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev            apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

（3）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。


	16386
	DIRECTORY
	user
	1512722284477
	atguigu:supergroup:rwxr-xr-x
	-1
	-1


	16387
	DIRECTORY
	atguigu
	1512790549080
	atguigu:supergroup:rwxr-xr-x
	-1
	-1


	16389
	FILE
	wc.input
	3
	1512722322219
	1512722321610
	134217728
	atguigu:supergroup:rw-r--r--
	
		
			1073741825
			1001
			59

思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？

在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

2）oev查看Edits文件

（1）基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

（2）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。



	-63
	
		OP_START_LOG_SEGMENT
		
			129
		
	
	
		OP_ADD
		
			130
			0
			16407
			/hello7.txt
			2
			1512943607866
			1512943607866
			134217728
			DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1
			192.168.10.102
			true
			
				atguigu
				supergroup
				420
			
			908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561
			0
		
	
	
		OP_ALLOCATE_BLOCK_ID
		
			131
			1073741839
		
	
	
		OP_SET_GENSTAMP_V2
		
			132
			1016
		
	
	
		OP_ADD_BLOCK
		
			133
			/hello7.txt
			
				1073741839
				0
				1016
			
			
			-2
		
	
	
		OP_CLOSE
		
			134
			0
			0
			/hello7.txt
			2
			1512943608761
			1512943607866
			134217728
			
			
			false
			
				1073741839
				25
				1016
			
			
				atguigu
				supergroup
				420

思考：NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？

5.3 CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

[hdfs-default.xml]


  dfs.namenode.checkpoint.period
  3600s

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。


  dfs.namenode.checkpoint.txns
  1000000
操作动作次数


  dfs.namenode.checkpoint.check.period
  60s
 1分钟检查一次操作次数

第6章 DataNode

6.1 DataNode工作机制

大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细,在这里插入图片描述,第17张

（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，一个是数据本身，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。

（2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上报所有的块信息。

DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时；


	dfs.blockreport.intervalMsec
	21600000
	Determines block reporting interval in milliseconds.

DN扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时


	dfs.datanode.directoryscan.interval
	21600s
	Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk.
	Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described
	in dfs.heartbeat.interval.

（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一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

6.2 数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？

如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。

（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。

（2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。

（3）Client读取其他DataNode上的Block。

（4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）

（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细,在这里插入图片描述,第18张

6.3 掉线时限参数设置

大数据技术之Hadoop（HDFS）——超详细,在这里插入图片描述,第19张

这里需要注意的是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。


    dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval
    300000


    dfs.heartbeat.interval
    3

这里的value属性值300000毫秒也就是300秒，也正好是5分钟。

在实际中数据准确性和完整性也是非常重要的，特别是对一些大公司，那产生的影响更是巨大，我们学大数据的要对一些小数据一定要敏感，毕竟实际中细节往往决定成败嘛。

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