大数据学习之Hadoop分布式文件系统HDFS

3.分布式文件系统HDFS

3.1 分布式文件系统

• 分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就大大降低了硬件上的开销。
  

图3.1.1 计算机集群的基本架构

• 分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)。
  

图3.1.2 大规模文件系统的整体结构

3.2 HDFS简介

Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System，HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

图3.2 HDFS的主从结构模型

HDFS的块

HDFS默认一个块64MB，一个文件被分成多个块，以块作为存储单位。块的大小远远大于普通文件系统，可以最小化寻址开销。HDFS采用抽象的块概念可以带来以下几个明显的好处：

• 支持大规模文件存储：文件以块为单位进行存储，一个大规模文件可以被分拆
  成若干个文件块，不同的文件块可以被分发到不同的节点上，因此，一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制，可以远远大于网络中任意节点的存储容量。
• 简化系统设计：首先，大大简化了存储管理，因为文件块大小是固定的，这样
  就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块；其次，方便了元数据的管理，元数据不需要和文件块一起存储，可以由其他系统负责管理元数据。
• 适合数据备份：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，大大提高了系统的
  容错性和可用性。

名称节点和数据节点

数据节点（DataNode）

• 数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表
• 每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中

名称节点（NameNode）的数据结构：
在HDFS中，名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，名称节点（NameNode）负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构，即镜像文件FsImage和日志文件EditLog

• FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据
  • FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。每个inode是一个文件或目录的元数据的内部表示，并包含此类信息：文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。对于目录，则存储修改时间、权限和配额元数据。FsImage文件没有记录块存储在哪个数据节点。而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入HDFS集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块映射是最新的。
• 操作日志文件EditLog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作

名称节点的启动：

• 在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。
• 一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的FsImage文件和一个空的EditLog文件
• 名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新

第二名称节点
第二名称节点可以解决名称节点在运行期间EditLog不断变大的问题。同时，当
名称节点出错时，就可以根据备份服务器SecondaryNameNode中的FsImage和Editlog数据进行恢复。第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上。

HDFS要实现以下目标：

• 兼容廉价的硬件设备
• 流数据读写
• 大数据集
• 简单的文件模型
• 强大的跨平台兼容性

HDFS特殊的设计，在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下几个方面：

• 不适合低延迟数据访问
• 无法高效存储大量小文件
• 不支持多用户写入及任意修改文件