HDFS初认识

HDFS初认识

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HDFS是什么？

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个分布式文件系统，HDFS与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异是很大的。

• HDFS全称为Hadoop Distribute File System。

• HDFS解决了海量数据无法单台机器存储的问题，将海量的数据存储在不同的机器中，有HDFS文件系统统一管理和维护， 提供统一的访问目录和API 。

HDFS的假想和设计目标

• 硬件故障

硬件故障是常态而非例外。一个HDFS实例可能由数百或数千台服务器机器组成，每台机器都存储着文件系统的部分数据。事实上，有大量的组件，而且每个组件都有一个非微不足道的故障概率，这意味着HDFS的某些组件总是不能正常工作。因此，检测故障和快速自动恢复故障是HDFS的一个核心架构目标。

• 流式数据访问

• 大数据集
  在HDFS上运行的应用程序有大量的数据集。

• 简单的一致性模型

• 移动计算比移动数据更便宜

如果应用程序要求的计算是在它所操作的数据附近执行的，那么它的效率会高很多。当数据集的大小很庞大时，这一点尤其正确。这可以最大限度地减少网络拥堵，增加系统的整体吞吐量。其假设是，将计算迁移到离数据所在地更近的地方，而不是将数据迁移到应用程序运行的地方，这样做往往更好。HDFS为应用程序提供了接口，使其更接近数据所在的位置。

• 在不同的硬件和软件平台上的可移植性

• 名称节点和数据节点

HDFS的优缺点

优点

• HDFS具有高容错性，安全性，并被设计成可以部署在低成本的硬件上。

数据存储在不同的机器中，并且每个数据块默认存储3个副本(存储在不同的机器中)，当集群中的某个数据块的副本由于某种原因(宕机，磁盘损坏等)丢失以后，HDFS会自动恢复!

• 扩展性

HDFS的存储能力可以通过添加机器来扩容，并且极易横向扩容，整个集群中所有机器的存储能力就是HDFS的存储能力

• 可以存储海量数据

单个很大的文件可以存储在HDFS中，也可以存储百万个以上的文件数据量。

• HDFS提供了对应用数据的高吞吐量访问，适用于拥有大型数据集的应用。

• HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。

缺点

• 不适合低延迟的数据访问 ， 比如毫秒级的数据访问和数据存储

数据底层存储在不同的机器中，并且大文件会被切块存储在不同的机器中，读取数据极可能需要RPC远程网络请求获取数据，所以数据的访问时间比较长

• 不适合存储大量的小文件数据

  • 每个数据文件在NameNode中记录元数据信息，存储大量小文件增加NameNode的压力，占用NameNode的内存，影响集群的整体存储能力，这样往往是不可取的。

  • 大量小文件的寻址时间会超过读取时间(读取时间/寻址时间=100/1)，这也违背了HDFS起初的设计目标。

• 不支持并发写和随机修改

  • 一个文件仅支持单个线程写，不支持多个线程写

  • 仅支持数据的append（追加）操作，不支持数据的随机写

注意：HDFS文件系统适合一次写入多次读取的数据操作；主要用于存储数据。

HDFS的架构组成

Hadoop官网的HDFS架构图如下所示：

HDFS采用的是主从结构模式 ， 主节点[MASTER]NameNode ➕ 从节点[SLAVES] DataNode，HDFS组成架构还包括SecondaryNameNode 和 客户端，接下来逐个介绍！

客户端

• HDFS提供了两种客户端操作 Shell命令和 JAVA接口 都可以和HDFS系统交互!

• 用户可以通过一些命令来访问HDFS，进行文件的上传，下载，读取，以及追加数据内容，删除，移动等操作

• 文件切分。文件上传HDFS的时候，Cliet将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；

• 与NameNode交互，获取文件的位置信息

• 与DataNode交互，读取或者写入数据

• Client提供一些命令来管理HDFS。比如NameNode格式化

NameNode

NameNode就是Master节点，是一个主管、管理者。

• 用于记录文件存储的元数据对象（NameNode将这些数据的元数据信息记录在内存中，并且将这些元数据信息定期的序列化到本地磁盘上），记录用户操作的行为日志、记录用户存储的文件的大小、切分的块数、每一块的副本数和存储在DataNode上的位置

• 处理客户端的读写请求，给DataNode分配存储任务 ， 或者是给客户端请求数据的元信息

• NameNode可以认为是HDFS的老大 ， 维护集群中的节点的数量，接收DataNode的注册， 维护了一个统一的集群版本

• 维护集群中数据的负载均衡和副本个数

• 接收DataNode的心跳汇报

• 接收DataNode的数据的汇报 ， 更新节点映射(元数据)

DataNode

DataNode节点是HDFS系统正在查处用户数据的节点，即Slave节点。NameNode下达命令，DataNode执行命令实际的操作

• 存储实际的数据块，将数据以物理切块的形式存储在本地指定的磁盘目录中

• 处理客户端的请求

• 接收NameNode分配的任务

• 接收NameNode的指令完成容错工作，副本的复制与移动

• 定期地向NameNode心跳响应请求，默认每间隔3s一次

• 汇报自己存储的数据数据，默认间隔时间为1小时

• 执行数据块的读/写操作

Secondary NameNode

并不是NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。

2NN是帮助NameNode管理元数据，具体内容涉及到 chekpoint机制

职责

• 辅助NameNode，分担NameNode工作量，比如定期合并Fsimage和Eidts，并推送给NameNode;
• 在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

checkpoint机制

引入Secondary NameNode 用来对存储数据的元数据处理 (checkpoint机制) , 大致如下:

• 下载 NameNode 的 Fsimage_000000文件(初始化文件，只下载一次),

• 下载生成好的日志文件，没有_inprocess的日志文件

• 加载镜像文件生成内存对象

• 加载日志文件，修改镜像对象

• 序列化镜像对象

• 将镜像对象上传到 NameNode 中

• 清理 NameNode 上没用的日志数据和序列化的镜像文件

• 定期下载日志文件， 合并镜像对象，并上传到 NameNode 上

参考

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html

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