作者： Bryanzhou

HDFS的工作机制概述

  • HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode

  • NameNode负责管理整个文件系统的元数据

  • DataNode 负责管理用户的文件数据块

  • 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上

  • 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上

  • Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量

  • HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

HDFS写数据流程概述

客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本

详细步骤图



详细步骤分析

  • 根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在

  • namenode返回是否可以上传

  • client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上

  • namenode返回3个datanode服务器ABC

  • client请求3台dn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，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端

  • 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，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

  • 当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

HDFS读数据流程概述

客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

详细步骤图



详细步骤解析

  • 跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器

  • 挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流

  • datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）

  • 客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件

NAMENODE工作机制NAMENODE职责

NAMENODE职责：
负责客户端请求的响应
元数据的管理（查询，修改）

元数据管理

namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
内存元数据(NameSystem)
磁盘元数据镜像文件
数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

元数据存储机制

  • 内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

  • 磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsp_w_picpath）文件(在namenode的工作目录中)

  • 用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsp_w_picpath之间的操作日志（edits文件）注：当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中

元数据手动查看

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
bin/hdfs oiv -i fsp_w_picpath_0000000000000000087 -p XML -o fsp_w_picpath.xml

元数据的checkpoint

每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsp_w_picpath下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）

checkpoint的详细过程



过程解析

  • 从SecondaryNameNode节点通知NameNode进行CheckPoint

  • NameNode切换出新的日志文件，以后的日志都写到新的日志文件中。

  • 从SecondaryNameNode节点从节点下载fsp_w_picpath文件及旧的日志文件，fsp_w_picpath文件只有第一次下载，以后只需要传输edits日志文件

  • SecondaryNameNode节点将fsp_w_picpath文件加载到内存中，并将日志文件与fsp_w_picpath的合并，然后生成新的fsp_w_picpath文件。

  • 从SecondaryNameNode节点将新的fsp_w_picpath文件用传回NameNode节点

  • NameNode节点可以将旧的fsp_w_picpath文件及旧的日志文件切换为新的fsp_w_picpath和edit日志文件并更新fstime文件，写入此次checkpoint的时间。

    这样NameNode中只需要花费很少的时间，始终保持了最新的元数据信息，由于有了备份机制，即使宕机后重启后还是可以恢复元数据，但最新的日志可能来不及同步会有丢失）


checkpoint配置参数

配置在hdfs-site.xml文件中
dfs.namenode.checkpoint.check.period=60#检查触发条件是否满足的频率，60秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${Hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
以上两个参数做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000#两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint的附带作用
namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsp_w_picpath拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据

DATANODE的工作机制概述

Datanode工作职责：
存储管理用户的文件块数据
定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）
（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒

配置超时    dfs.blockreport.intervalMsec    3600000    Determines block reporting interval in milliseconds.

如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 heartbeat.recheck.interval + 10 dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。


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