二、HDFS原理介绍

一、架构

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HDFS有名称节点(NameNode)、辅助名称节点(SeconaryNameNode)、数据节点(DataNode)几个角色。
1、名称节点
名称节点用于存储文件的元数据信息，元数据类似文档系统的目录信息，客户端从名称节点获取元数据信息，就可以像使用文件系统一样来存取集群上数据节点的数据。
元数据包括：
文件/目录名称及相对其父目录的位置；
文件和目录的所有权及权限；
各个数据块的文件名。

元数据存放在fsimage元数据镜像文件(edits操作日志文件)，如果名称节点的元数据丢失，会导致整个集群的数据不可用。
数据节点的守护进程周期性发送心跳给名称节点，使得名称节点感知整个集群的数据节点健康状况，从而保证客户端的请求不会发送到故障的数据节点。

注：
名称节点不存储数据块的存储位置(从数据节点获取)，文件的实际读写不经过名称节点(防止瓶颈)。
名称节点的元数据，类似索引，会被加载到内存里，提高读取速度。（这也决定了HDFS适合大文件而不适合大量小文件，因为大量文件会产生大量元数据）。

2、辅助名称节点
辅助名称节点用于帮助名称节点做fsimage元数据镜像文件和edits操作日志文件的整合。过程如下：

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1.NameNode管理着元数据信息，元数据信息会定期的刷到磁盘中，其中的两个文件是edits即操作日志文件和fsimage即元数据镜像文件，新的操作日志不会立即与fsimage进行合并，也不会刷到NameNode的内存中，而是会先写到edits中(因为合并需要消耗大量的资源)。当edits文件的大小达到一个临界值(默认是64MB)或者间隔一段时间(默认是1小时)的时候checkpoint会触发SecondaryNameNode进行工作。
2.当触发一个checkpoint操作时，NameNode会生成一个新的edits即上图中的edits.new文件，同时SecondaryNameNode会将edits文件和fsimage复制到本地。
3.SecondaryNameNode将本地的fsimage文件加载到内存中，然后再与edits文件进行合并生成一个新的fsimage文件即上图中的Fsimage.ckpt文件。
4.SecondaryNameNode将新生成的Fsimage.ckpt文件复制到NameNode节点。
5.在NameNode结点的edits.new文件和Fsimage.ckpt文件会替换掉原来的edits文件和fsimage文件，至此，刚好是一个轮回即在NameNode中又是edits和fsimage文件了。
6.等待下一次checkpoint触发SecondaryNameNode进行工作，一直这样循环操作。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

//checkpoint触发的条件可以在core-site.xml文件中进行配置
  
  fs.checkpoint.period  
  3600  
  The number of seconds between two periodic checkpoints.  
    
  
  
  
  fs.checkpoint.size  
  67108864  
  The size of the current edit log (in bytes) that triggers  
       a periodic checkpoint even if the fs.checkpoint.period hasn't expired.  
    
  

3、数据节点
数据节点保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份（备份因子）
（一般将原数据和3个备份分别放在两个机架上，即保证可用性，又不会因为分散在过多机架增加网络传输开销。）
如果备份节点故障，名称节点感知到后，会重新出发备份工作。

2、写过程

(1)、客户端调用create()来创建文件
(2)、DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。
元数据节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。
(3)、DistributedFileSystem返回DFSOutputStream，客户端用于写数据。
客户端开始写入数据，DFSOutputStream将数据分成块，写入data queue（类似缓冲区）。
(4)、Data queue由Data Streamer读取，并通知元数据节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。
Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
(5)、DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue（各个数据节点依次反馈，最终由第一个数据节点反馈给客服端），等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。
如果数据节点在写入的过程中失败：
关闭pipeline，将ack queue中的数据块放入data queue的开始。
当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示，则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的，会被删除。
失败的数据节点从pipeline中移除，另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。
元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足，将来会再创建第三份备份。
(6)、当客户端结束写入数据，则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点，并等待ack queue返回成功。
(7)、最后通知元数据节点写入完毕。

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3、读过程

(1)、客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件
(2)、DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息。
对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。
(3)、DistributedFileSystem返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据。
(4)、客户端调用stream的read()函数开始读取数据。
DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点。
Data从数据节点读到客户端(client)。
(5)、当此数据块读取完毕时，DFSInputStream关闭和此数据节点的连接，然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。
(7)、当客户端读取完毕数据的时候，调用FSDataInputStream的close函数。
在读取数据的过程中，如果客户端在与数据节点通信出现错误，则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。
失败的数据节点将被记录，以后不再连接。

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refer：
http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/14/1685351.html