大数据Hadoop分布式文件系统HDFS

Hadoop分布式文件系统(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。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

一、HDFS 架构

HDFS架构

二、HDFS设计思想

 

三、HDFS优点

---高容错性

·数据自动保存多个副本

· 副本丢失后，自动恢复

---适合批处理

·移动计算而非数据

·数据位置暴露给计算框架（Block偏移量）

---适合大数据处理

·GB 、TB 、甚至PB 级数据

·百万规模以上的文件数量

·10K+ 节点

---可构建在廉价机器上

·通过多副本提高可靠性

·提供了容错和恢复 机制

四、HDFS缺点

---低延迟数据访问

·比如毫秒级

·低延迟与高吞吐率

---小文件存取

·占用NameNode 大量内存

·寻道时间超过读取时间

---并发写入、文件随机修改

·一个文件只能有一个写者

·仅支持append

五、流式的数据访问

运行在HDFS之上的应用程序必须流式地访问它们的数据集，它不是运行在普通文件系统之上的普通程序。HDFS被设计成适合批量处理的，而不是用户交互式的。重点是在数据吞吐量，而不是数据访问的反应时间，POSIX的很多硬性需求对于HDFS应用都是非必须的，去掉POSIX一小部分关键语义可以获得更好的数据吞吐率。

六、大数据集

运行在HDFS之上的程序有很大量的数据集。典型的HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。

简单一致性模型

大部分的HDFS程序对文件操作需要的是一次写多次读取的操作模式。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这个假定简单化了数据一致的问题和并使高吞吐量的数据访问变得可能。一个Map-Reduce程序或者网络爬虫程序都可以完美地适合这个模型。

移动计算比移动数据更经济

在靠近计算数据所存储的位置来进行计算是最理想的状态，尤其是在数据集特别巨大的时候。这样消除了网络的拥堵，提高了系统的整体吞吐量。一个假定就是迁移计算到离数据更近的位置比将数据移动到程序运行更近的位置要更好。HDFS提供了接口，来让程序将自己移动到离数据存储更近的位置。

异构软硬件平台间的可移植性

HDFS被设计成可以简便地实现平台间的迁移，这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用HDFS作为平台。

名字节点和数据节点

HDFS是一个的主从结构，一个HDFS集群是由一个名字节点，它是一个管理文件命名空间和调节客户端访问文件的主服务器，当然还有一些数据节点，通常是一个节点一个机器，它来管理对应节点的存储。HDFS对外开放文件命名空间并允许用户数据以文件形式存储。

内部机制是将一个文件分割成一个或多个块，这些块被存储在一组数据节点中。名字节点用来操作文件命名空间的文件或目录操作，如打开，关闭，重命名等等。它同时确定块与数据节点的映射。数据节点来负责来自文件系统客户的读写请求。数据节点同时还要执行块的创建，删除，和来自名字节点的块复制指令。

名字节点和数据节点都是运行在普通的机器之上的软件，机器典型的都是GNU/Linux，HDFS是用java编写的，任何支持java的机器都可以运行名字节点或数据节点，利用java语言的超轻便型，很容易将HDFS部署到大范围的机器上。典型的部署是由一个专门的机器来运行名字节点软件，集群中的其他每台机器运行一个数据节点实例。体系结构不排斥在一个机器上运行多个数据节点的实例，但是实际的部署不会有这种情况。

集群中只有一个名字节点极大地简单化了系统的体系结构。名字节点是仲裁者和所有HDFS元数据的仓库，用户的实际数据不经过名字节点。

肖斌Hadoop100集

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