【Hadoop】HDFS 原理

  Hadoop 的介绍如下:

Hadoop 简介

Hadoop 主要的组成部分有如下四个:

  • Hadoop Common:支持其他 Hadoop 模块的通用程序。
  • Hadoop 分布式文件系统 (HDFS):一种分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
  • Hadoop YARN:作业调度和集群资源管理的框架。
  • Hadoop MapReduce:基于 YARN 的系统,用于并行处理大型数据集。

之前已经学习过 YARN 和 MapReduce:

Yarn 资源调度器
MapReduce 原理

今天学习 HDFS。欢迎点击此处关注公众号。

1.HDFS 概念

Hadoop Distributed File System - Hadoop 分布式文件系统。

场景:适用于一次写入,多次读出,不支持修改。

优点:高容错(多个副本)、适合大数据、构建在廉价机器上。

缺点:不适合低延迟访问、不适合大量小文件(NameNode 内存限制)、不支持并发写入、不支持随机修改。

2.HDFS 数据流

2.1 写入流程

【Hadoop】HDFS 原理_第1张图片

  1. 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 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。
  2. NameNode 返回是否可以上传。
  3. 客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。
  4. NameNode 返回 3 个 DataNode 节点,分别为 dn1、dn2、dn3。
  5. 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据,dn1 收到请求会继续调用 dn2,然后 dn2 调用 dn3,将这个通信管道建立完成。
  6. dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。
  7. 客户端开始往 dn1 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,dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2,dn2 传给 dn3;dn1 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答。
  8. 当一个 Block 传输完成之后,客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务器。(重复执行 3-7 步)。

2.2 副本节点选择

  • 第一个副本在 Client 所处节点上。
  • 第二、三个副本在另一个机架的随机节点上。

2.3 读取流程

【Hadoop】HDFS 原理_第2张图片

  1. 客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件,NameNode 通过查询元数据,找到文件块所在的 DataNode 地址。
  2. 挑选一台 DataNode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。
  3. DataNode 开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以 Packet 为单位来做校验)。
  4. 客户端以 Packet 为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

3.NameNode 和 SecondaryNameNode

3.1 NN 和 2NN 工作机制

【Hadoop】HDFS 原理_第3张图片

第一阶段:NameNode 启动

  • 第一次启动 NameNode 格式化后,创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

    • Fsimage:NameNode 内存中元数据序列化后形成的文件。是 HDFS 中元数据的一个永久性的检查点,包括文件目录和文件 inode 的序列化信息。
    • Edits:记录客户端更新元数据信息的每一步操作(可通过Edits运算出元数据)。
    • 由于 Edits 中记录的操作会越来越多,Edits 文件会越来越大,导致 NameNode 在启动加载 Edits 时会很慢,所以需要对 Edits 和 Fsimage 进行合并(所谓合并,就是将 Edits 和 Fsimage 加载到内存中,照着 Edits 中的操作一步步执行,最终形成新的 Fsimage)。
  • 客户端对元数据进行增删改的请求。

  • NameNode 记录操作日志,更新滚动日志。

  • NameNode 在内存中对元数据进行增删改。

第二阶段:Secondary NameNode 工作

  • Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode 是否检查结果。
  • Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
  • NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
  • 将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
  • Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存,并合并。
  • 生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
  • 拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
  • NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。

3.2 NameNode 故障处理

方法 1:将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 NameNode 存储数据的目录。

  • kill -9 NameNode 进程
  • 删除 NameNode 存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name)
  • 拷贝 SecondaryNameNode 中数据到原 NameNode 存储数据目录
  • 重新启动 NameNode

方法 2:使用 -importCheckpoint 选项启动 NameNode 守护进程,从而将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 NameNode 目录中。

4.DataNode 工作机制

4.1 工作机制

【Hadoop】HDFS 原理_第4张图片

  1. 一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。
  2. DataNode 启动后向 NameNode 注册,通过后,周期性(1小时)的向 NameNode 上报所有的块信息。
  3. 心跳是每 3 秒一次,心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳,则认为该节点不可用。
  4. 集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

4.2 数据完整性

  1. 当 DataNode 读取 Block 的时候,它会计算 CheckSum。
  2. 如果计算后的 CheckSum 与 Block 创建时值不一样,说明 Block 已经损坏。
  3. Client 读取其他 DataNode 上的 Block。
  4. DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。
  5. 常见的校验算法 crc(32),md5(128),sha1(160)

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