hdfs架构分析

hdfs介绍

hadoop的分布式文件系统hdfs是依据谷歌的GFS论文来实现的，它是一个被设计成为运行在廉价的通用硬件之上，具有容错性的文件系统。hdfs的设计使得它能够提供很高的吞吐量，很适合大规模的数据集合。

hdfs架构

hdfs的设计如下图所示

hdfs由Namenode和Datanode组成，Namenode和Datanode可以在任何异构的机器上运行。hdfs由java语言开发，这些机器上都安装jvm虚拟机，所以都可以很轻松的部署Namenode或Datanode。比较典型的部署场景是一台机器上只运行一个Namenode实例，而集群中的其它机器分别运行一个Datanode实例。这种架构并不排斥在一台机器上运行多个Datanode，只不过这样的情况比较少见。

集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode，极大的缓解了中心节点namenode的压力。

hdfs具有高可用的特点，即使一台机器宕机，存在hdfs里的数据也不会丢失，这就要归功于hdfs的副本的特点了。HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。为了容错，文件的所有数据块都会有副本。每个文件的数据块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。

Namenode全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。

如下图所示

hdfs读写

hdfs的读文件流程如下

客户端首先访问namenode，得到文件的块的存储位置，然后去datanode读取对应的数据块，然后再告知namenode关闭文件。

hdfs写文件的流程如下

客户端首先访问namenode，得到文件的分配到的块所在的datanode的服务器位置，然后写数据到第一个datanode，然后datanode依次向其他副本所在的datanode写入数据，等待所有的数据都写好了，九返回客户端写入成功，最终告知namenode关闭客户端。