Hadoop基本介绍(1)

hadoop 的组成部分

HDFS

管理者：NameNode
作用：负责管理，管理集群内各个节点。
负责管理整个文件系统的元数据（指的是数据的存放位置或存放路径）或名字空间

辅助管理者：SecondaryNameNode

作用：责辅助NameNode管理工作。

工作者：DataNode

作用：负责工作，进行读写数据。 周期向NameNode汇报。
负责管理用户的文件数据块(一个大的数据拆分成多个小的数据块)

MapReduce

Yarn

管理者：ResourceManager
工作者：NodeManager

HDFS 副本存放机制

第一份

数据来源于客户端

第二份

存放的位置是与第一个副本在相同机架上，且不在同一个节点，按照一定的规则（cpu 内存 IO是用率，和硬盘剩余容量）找到一个节点存放

第三个

副本的存放位置是与第一第二份数据副本不在同一个机架上，且逻辑与存放副本1和2的机架距离最近的机上
按照一定的规则（cpu 内存 IO是用率，和硬盘剩余容量）找到一个节点进行存放

Namenode作用

• 1、维护 管理文件系统的名字空间(元数据信息)
• 2、负责确定指定的文件块到具体的Datanode结点的映射关系。
• 3、维护管理 DataNode上报的心跳信息

DataNode作用

• 1、执行数据的读写（响应的是客户端）
• 2、周期性向NameNode做汇报（数据块的信息、校验和） 若datanode10分钟没有向NameNode做汇报，表示已丢失（已宕机） 心跳周期 3秒
• 3、执行流水线的复制（一点一点复制）
  

RPC remote procedure call

RPC 指的是 远程过程调用。是集群中多个组件、多个模块进行数据通信的一
种方式。

HDFS数据写入流程（重点）

• 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否
  存在，返回是否可以上传；
• 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；
• 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；
• 4、 client请求3台DataNode中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用
  B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，后逐级返回client；
• 5、 client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（默认64K），A
  收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
• 6、 数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应
  答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack发送给client;
• 7、关闭写入流。
• 8、 当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。

HDFS数据读取流程（重点）

• 1、客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。
• 2、 Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；
• 3、 NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode 都会返回含有该 block副本的 DataNode 地址； 这些返回的 DN 地址，会按照集群拓扑结构得出 DataNode 与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的 DN 状态为 STALE，这样的排靠后；
• 4、 Client 选取排序靠前的 DataNode 来读取 block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据(短
  路读取特性)；
• 5、 底层上本质是建立 Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类 DataInputStream 的 read 方法，
  直到这个块上的数据读取完毕；
• 6、并行读取，若失败重新读取
• 7、 当读完列表的 block 后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的 block 列表；
• 8、返回后续block列表
• 9、 最终关闭读流，并将读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件。

HDFS数据完整性

• 数据在写入之后进行校验和的计算，DataNode周期性进行校验和计算，将计算结果与第一次的结果进行对比。
• 若相同表示无数据丢失，若不相同表示数据有丢失，丢失进行数据恢复。
  数据读取之前对数据进行校验，与第一次的结果进行对比。若相同表示数据没有丢失，可以读取。若不相同表示数据有所丢失。到其他副本读取。

HDFS适用场景

一次写入，多次读出的场景。支持数据在文件尾追加。不支持在文件中间追加或修改。