摘  要： Hadoop工具核心模塊包括分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）和分布式編程模型MapReduce，其中HDFS是Hadoop數據存儲處理的核心模塊，但目前缺乏有效的HDFS可視化管理工具，因此設計實現了一套可視化管理工具，該工具基于Java Swing組件開發。以此工具為基礎，搭建了一套基于Hadoop的海量遙感數據云存儲系統。實驗表明，該系統界面友好，易于部署，可以很好地支持HDFS可視化管理。

　　關鍵詞： Hadoop；分布式文件系統；可視化管理系統

0 引言

　　近年來，隨著遙感技術的發展，遙感數據的類型不斷擴展，遙感數據的量級在不斷增加，這給遙感數據的管理帶來了新的挑戰。云計算作為大數據時代的典型技術代表，可以有效地進行海量遙感數據的處理。Hadoop[1]是目前云計算技術應用最廣泛的一個技術平臺，是谷歌文件系統[2]和MapReduce編程模型的開源實現[2]。然而如何使用Hadoop技術進行海量遙感數據的處理，是一個值得研究的問題。為了對海量遙感數據進行有效的管理，需開發一套基于Hadoop集群的云存儲系統。該系統可對海量遙感數據進行管理，與用戶進行交互，上傳和下載海量遙感數據文件。但是現有的HDFS管理工具無法高效地進行可視化管理，基于此，本文設計實現了一套可視化管理系統，旨在提高HDFS可視化管理的水平，方便用戶使用。

1 研究背景

　　1.1 Hadoop生態系統

　　為了搭建國產軟硬件環境下的云存儲平臺，本文采用Hadoop作為基礎軟件。該平臺目前已經發展成為包括HDFS[3]、分布式編程模型MapReduce、數據庫（HBase、Cassandra）、數據倉庫Hive和數據流處理語言Pig在內的完整的生態系統（Ecosystem）[4]。系統結構框架如圖1所示。從某種程度上可以說，Hadoop已經成為大數據處理工具事實上的標準。

　　HDFS是Hadoop生態系統的核心子項目之一，基于流數據模式和處理超大文件的需求開發，可以處理TB（TeraByte）甚至是PB（PeteByte）級別的數據，對硬件要求比較低，容錯性好，可靠性高。Hadoop2.0之前的版本，HDFS集群通常包括一個NameNode（主節點）和若干個DataNode（從節點）[5]。NameNode管理命名空間，維護整個文件系統的文件目錄樹及這些文件的索引目錄。DataNode是文件系統工作節點，用來執行具體的任務。同時，它可以通過心跳（Heartbeat）定時向NameNode發送所存儲的文件塊信息[6]。

1.2 HDFS常見管理工具

　　現有HDFS的管理工具可以分為三類：HDFS自帶的命令行工具、HDFS應用程序接口（API）和基于Web的HDFS管理工具。

　　HDFS自帶的命令行工具運行在操作系統的shell終端，由一系列的命令組成。其優點是簡單快捷，無需安裝其他軟件；缺點是可視化程度不高，各種命令比較多，用戶需要具備專業的水平才能完全掌握。常見的HDFS命令如表1所示[7]。

　　HDFS應用程序接口是Hadoop為第三方軟件提供的交互接口。這種方法的優點是操作簡單，對用戶專業水平要求不高；缺點是只有在安裝了Eclipse IDE的機器上才能運行。HDFS中提供的API功能如表2所示。

　　基于Web的管理工具研究是在前兩種工具的基礎上開發而來的，黃文依等人[7]在研究HDFS架構的基礎上，設計實現了基于Web的HDFS可視化文件訪問系統。其優點是操作簡便快捷，易于部署；缺點是功能相對簡單，只是實現了基本的功能。此外，用戶通過瀏覽器可以直接訪問Hadoop集群的50030端口，但是這種方式只可以瀏覽顯示HDFS文件系統，用戶無法與HDFS交互。

　　通過以上內容可以看出，HDFS現有的可視化系統可視化程度不高，用戶友好程度相對不高。如何設計和實現用戶界面友好的HDFS可視化管理系統，是一個需要解決的問題。

2 HDFS可視化管理系統的設計

　　2.1 系統功能設計

　　本文設計的HDFS可視化管理系統一方面完成文件（夾）與Hadoop集群之間的交互，另一方面可對集群的一些基本信息進行顯示。HDFS可視化系統的功能從整體上包含文件管理模塊和集群信息模塊。其中文件管理模塊負責HDFS文件信息的顯示、目錄信息的管理以及HDFS文件與本地文件之間的交互，包括文件上傳、文件下載[8]和文件刪除等功能。集群信息模塊可以顯示Hadoop集群的節點信息、集群的存儲容量和提供幫助信息等。HDFS可視化系統的功能結構圖如圖2所示。

　　2.2 系統界面設計

　　HDFS可視化管理系統設計的主界面包括4個區域：標題欄、工具欄、HDFS目錄顯示區域和文件信息顯示區域。其中標題欄包括文件管理按鈕和集群信息管理按鈕，通過這兩個按鈕可以調用文件管理模塊和集群信息管理模塊。HDFS目錄顯示區域類似于Windows的資源管理器，以目錄樹的形式顯示HDFS文件系統信息。文件信息顯示區域用來顯示選中的文件的基本信息。

　　HDFS系統可視化界面采用Java Swing[9]組件設計開發。界面使用到的控件包括JTree、JLabel、JText、JPanel等。其中，JTree用來管理HDFS文件系統目錄；JLabel顯示文件基本信息；JPanel用來進行控件的管理，當做容器用來控制界面的布局；JButtonItem用來右鍵顯示命令。此外標準對話框用來顯示提示信息。

3 HDFS可視化管理系統的實現

　　3.1 開發及運行環境

　　HDFS可視化系統開發工具為Eclipse和OpenJDK 1.6.0。考慮到HDFS需要在Hadoop集群搭建的基礎上才能運行，本文首先搭建了一個Hadoop集群。本文搭建的Hadoop集群采用0.20.2版本，包括1個NameNode節點和6個DataNode節點。目前集群配置存儲空間大小為1.19 TB，包括21 628個文件和目錄，21 067個文件塊，塊大小為128 MB；HDFS文件備份數量采用默認的3個。集群HDFS信息如圖3所示。

　　3.2 系統開發流程

　　系統開發流程如圖4所示。開發環境的操作系統采用Kylin Linux操作系統，OpenJDK版本是1.6.0。在開發環境中使用Eclipse進行界面和功能設計，編寫代碼并且封裝成JAR包以方便部署。開發工具采用Eclipse 3.5版本。

　　3.3 系統功能測試

　　為了驗證HDFS可視化系統的可靠性，對系統功能進行測試。目前用戶數量為10人，經過擴展可以添加更多用戶。Hadoop集群信息如圖5所示，HDFS中某一系統的文件信息如圖6所示，文件上傳功能如圖7所示，文件下載功能如圖8所示。

4 結論

　　本文針對Hadoop分布式文件系統缺乏界面友好的可視化管理工具的問題，設計并實現了一個HDFS可視化管理系統。該管理系統核心功能通過封裝HDFS命令轉換為Java可以識別的對象實現。該系統已經在基于國產軟硬件環境的云存儲系統中得到應用，經過實驗證明，該系統提供了一個簡便易操作的HDFS可視化管理工具，提高了云計算的數據管理水平。下一步研究的重點是設計實現基于此管理系統的云計算平臺，為集群外的節點訪問和數據處理提供服務。

　　參考文獻

　　[1] Apache Hadoop[EB/OL].（2009-09-12）[2014-10-15].http：//hadoop.apache.org/.

　　[2] GHEMAWAT S， GOBIOFF H， LEUNG S T. The Google file system[C]. ACM SIGOPS Operating Systems Review，ACM， 2003，37（5）：29-43.

　　[3] Hadoop Distributed Filesystem[EB/OL].（2008-12-13）[2014-10-15].http：//hadoop.apache.org/hdfs.

　　[4] 趙書蘭.典型Hadoop云計算[M].北京：電子工業出版社，2013.

　　[5] 蔡斌，陳湘萍.Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架構設計與實現原理[M].北京：機械工業出版社，2013.

　　[6] 陸嘉恒.Hadoop實戰（第2版）[M].北京：機械工業出版社，2012.

　　[7] 黃文依，王勁松，林勝.HDFS可視化操作系統研究與實現[J].天津理工大學學報，2012，28（1）：31-34.

　　[8] 曹寧，吳忠海，劉宏志，等.HDFS下載效率的優化[J].計算機應用，2010，30（8）：2060-2065.

　　[9] CADENHEAD R S， LEMAY L.21天學通Java 6（第五版）[M].袁國忠，張劼，譯.北京：人民郵電出版社，2008.