Ubuntu Hadoop 数据存储如何管理

Ubuntu Hadoop 数据存储管理指南

一 架构与关键配置

• 存储核心为 HDFS，采用主从架构：NameNode 管理元数据，DataNode 存储实际数据块；适合一次写入、多次读取的大数据场景，具备高容错与高吞吐特性。
• 关键配置建议：
  • 在 core-site.xml 设置默认文件系统地址，例如：
    fs.defaultFShdfs://namenode:9000
  • 在 hdfs-site.xml 设置副本数与本地存储目录，例如：
    
    dfs.replication3
    dfs.namenode.name.dirfile:///data/hdfs/namenode
    dfs.datanode.data.dirfile:///data/hdfs/datanode
    
  • 首次启动前执行 hdfs namenode -format 初始化元数据目录。
  • 启动/停止：sbin/start-dfs.sh、sbin/stop-dfs.sh；用 jps 检查进程（应见到 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode）。

二 日常运维与监控

• 集群健康与容量：使用 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 数量、容量、使用率 等；必要时通过 hdfs dfsadmin -safemode get/enter/leave 管理安全模式（维护前进入、完成后退出）。
• 权限与配额：
  • 权限模型与 Linux 类似，支持 chmod/chown；更细粒度可用 ACL：hdfs dfs -setfacl / -getfacl。
  • 配额管理：hdfs dfsadmin -setQuota（限制目录下的文件/目录数量）、-setSpaceQuota（限制占用空间）。
• 数据生命周期与清理：定期清理过期/不再需要的数据；对冷数据进行归档以释放在线空间并降低管理开销。

三 性能与成本优化

• 存储布局与硬件：将数据分布在多磁盘/多节点，必要时使用 SSD 承载热点数据或关键路径，提高读写吞吐。
• 数据布局与处理策略：
  • 合理设置 块大小（如 128MB/256MB） 以匹配作业访问模式；
  • 适度提高 副本数 增强可靠性（代价是存储成本上升）；
  • 避免小文件泛滥（会加剧 NameNode 内存与 RPC 压力），通过合并小文件、使用**容器格式（如 Parquet/ORC）**降低元数据与扫描成本；
  • 启用压缩（如 Snappy/ZSTD/GZIP）减少存储占用与网络传输量；
  • 对不常访问的数据做归档/分层存储，将热数据保留在高性能介质。

四 备份恢复与高可用

• 备份与快照：利用 HDFS 快照对关键目录进行时间点备份；对核心数据可跨集群/跨机房复制增强可用性。
• 恢复手段：依据快照、编辑日志（EditLog）与备份数据执行恢复；在异常或误删场景下，优先从快照回滚。
• 高可用与安全：生产环境建议部署 HA（NameNode HA） 消除单点；启用 Kerberos 认证、RBAC/ACL、传输/存储加密，并配置 NTP 保证集群时间同步。

五 常用命令速查

• 目录与文件：
  • 创建目录：hdfs dfs -mkdir -p /path/to/dir
  • 上传/下载：hdfs dfs -put localfile /hdfs/path，hdfs dfs -get /hdfs/file localfile
  • 查看内容：hdfs dfs -cat /hdfs/file
  • 删除：hdfs dfs -rm -r /hdfs/path
• 管理与运维：
  • 集群报告：hdfs dfsadmin -report
  • 安全模式：hdfs dfsadmin -safemode get/enter/leave
  • 配额：hdfs dfsadmin -setQuota 100 /path，-setSpaceQuota 10G /path
  • 权限/ACL：hdfs dfs -chmod/chown，-setfacl/-getfacl
• 作业与示例：运行示例任务（如 grep）并查看输出：hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.4.0.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’，hdfs dfs -cat output/*。

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