HDFS基本介绍

HDFS基本介绍

HDFS是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。 它们是横跨在多台计算机上的存储系统。
分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

HDFS使用Master和Slave结构对集群进行管理。一般一个 HDFS 集群只有一个 Namenode 和一定数目的Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。

	NameNode（Master）管理者 - 只负责管理，管理集群内各个节点。
	SecondaryNameNode 辅助管理 – 只负责辅助NameNode管理工作。
	DataNode(Slave) 工作者，是负责工作，周期向NameNode汇报，进行读写数据。

1）HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。
2）NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。
3）DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。
4）Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。最主要作用是辅助namenode管理元数据信息

HDFS分块存储

hdfs将所有的文件全部抽象成为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的统一大小和形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理

所有的文件都是以block块的方式存放在HDFS文件系统当中，在Hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M，Hadoop2当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过hdfs-site.xml当中的配置文件进行指定

<property>
    <name>dfs.block.size</name>
    <value>块大小 以字节为单位</value>//只写数值就可以
</property>

一个文件100M，上传到HDFS占用几个快？
一个块128M，剩余的28M怎么办？
事实上，128只是个数字，数据超过128M，便进行切分，如果没有超过128M，就不用切分，有多少算多少，不足128M的也是一个快。这个快的大小就是100M，没有剩余28M这个概念。

抽象成数据块的好处

1.一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘
20T/128 = xxx块，这些block块属于一个文件
2.使用块抽象而不是文件,可以简化存储子系统。
3.块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性
块缓存
通常DataNode从磁盘中读取块，但对于访问频繁的文件，其对应的块可能被显示的缓存在DataNode的内存中，以堆外块缓存的形式存在。**默认情况下，一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，当然可以针对每个文件配置DataNode的数量。**作业调度器通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读操作的性能。

HDFS副本机制

HDFS视硬件错误为常态，硬件服务器随时有可能发生故障。
为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。
数据副本默认保存三个副本，我们可以更改副本数以提高数据的安全性
在hdfs-site.xml当中修改以下配置属性，即可更改文件的副本数

<property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>3</value>
</property>

低版本Hadoop副本节点选择
第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本和第一个副本位于不相同机架的随机节点上。
第三个副本和第二个副本位于相同机架，节点随机。

Hadoop2.7.2副本节点选择
第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。
第三个副本位于不同机架，随机节点。

名字空间（NameSpace）

**HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。**用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被Namenode 记录下来。
HDFS 会给客户端提供一个统一的目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。

Namenode 功能

我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。
Namenode 负责维护整个hdfs文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的id，及所在的datanode 服务器）。

Namenode节点负责确定指定的文件块到具体的Datanode结点的映射关系。在客户端与数据节点之间共享数据。

管理Datanode结点的状态报告，包括Datanode结点的健康状态报告和其所在结点上数据块状态报告，以便能够及时处理失效的数据结点。

Datanode功能

**文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。**每一个 block 都可以在多个datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。 存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。

向Namenode结点报告状态。每个Datanode结点会周期性地向Namenode发送心跳信号和文件块状态报告。
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。
DataNode启动后向namenode注册，通过后，周期性（1小时）的向namenode上报所有的块信息。

执行数据的流水线复制。当文件系统客户端从Namenode服务器进程获取到要进行复制的数据块列表后，完成文件块及其块副本的流水线复制。
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。

机架感知

机架感知需要人为进行配置，编写Python脚本“RackAware.py”。内容为服务器IP与交换机的对应关系。（开源hadoop,使用RackAware.sh）

```markup

```java
#!/usr/bin/python  
#-*-coding:UTF-8 -*-  
import sys  
  
rack = {  

        "12.12.3.1":"SW6300-1",  
        "12.12.3.2":"SW6300-1",  
        "12.12.3.3":"SW6300-1",  
  
        "12.12.3.25":"SW6300-2",  
        "12.12.3.26":"SW6300-2",  
        "12.12.3.27":"SW6300-2",  
 
        "12.12.3.49":"SW6300-3",  
        "12.12.3.50":"SW6300-3",  
        "12.12.3.51":"SW6300-3",  
     
        "12.12.3.73":"SW6300-4",  
        "12.12.3.74":"SW6300-4",  
        "12.12.3.75":"SW6300-4",  
		}  



if __name__=="__main__":  
    print "/" + rack.get(sys.argv[1],"SW6300-1-2")  

使用以下命令验证

[root@node01 sbin]# python RackAware.py 12.12.3.1
/SW6300-1 
[root@node01 sbin]# python RackAware.py 12.12.3.25
/SW6300-2
[root@node01 sbin]# python RackAware.py 12.12.3.75
/SW6300-4
[root@node01 sbin]# python RackAware.py 12.12.3.100
/SW6300-1-2

编辑core-site.xml配置文件，将脚本配置为topology.script.file.name的值

<property>

<name>topology.script.file.name</name>
<value>/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop/RackAware.py </value>
</property>