HDFS架构

       在阅读了GFS的论文之后，对GFS的框架有了基本的了解，进一步学习自然是对HDFS的解析，不得不说，之前对GFS的一些了解，对理解HDFS还是很有帮助的，毕竟后者是建立在前者之上的分布式文件系统，二者在框架上可以找到很多的共同点，建议初次接触HFDS的技术人员可以先把GFS的那篇论文啃个两三遍，毕竟磨刀不砍柴工。

       一下是本人根据网络上的资源进行整合，浅谈HFDS的原理，架构与特性，希望能够帮助读者在短时间掌握HFDS的基础知识，对其框架有一些基本的认识。下面言归正传。

 

 

HDFS基本概念

1、数据块（Block）：大文件会被分割成多个bNameNodeock进行存储，NameNode大小默认为64MB。每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认是3份（在GFS中称作Chunk ）；

2、NameNode：负责管理文件目录、文件和block的对应关系以及block和DataNode的对应关系。NameNode管理着整个分布式文件系统，对文件系统的操作（如建立、删除文件和文件夹）都是通过NameNode来控制（其实就是GFS中的Master)；

3、DataNode：负责存储，当然大部分容错机制都是在DataNode上实现的（ChunkServer）；

 

下图为HDFS的框架图

 

 

 

HFDS的读文件流程 

 

 

 流程分析

 

 •使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；

 

• Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；

 

•客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block；如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据. 

 

•读取完当前block的数据后，关闭与当前的DataNode连接，并为读取下一个block寻找最佳的DataNode；

 

•当读完列表的block后，且文件读取还没有结束，客户端开发库会继续向Namenode获取下一批的block列表。 

 

•读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取datanode时出现错误，客户端会通知Namenode，然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读。 

 

 

  HFDS的写文件流程  

 

流程分析

 

•使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；

 

•Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件 创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；

 

•当客户端开始写入文件的时候，会将文件切分成多个packets，并在内部以数据队列"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks，获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode中对replication的设置而定。

 

•开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。把packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode把该packet存储之后，再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode，直到最后一个datanode，这种写数据的方式呈流水线的形式。

 

•最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。

 

•如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关闭，出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除，剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的datanode，保持replicas设定的数量。

 

写文件时的流水线复制

        当客户端向 HDFS 文件写入数据的时候，一开始是写到本地临时文件中。假设该文件的副 本系数设置为 3 ，当本地临时文件累积到一个数据块的大小时，客户端会从 Namenode 获取一个 Datanode 列表用于存放副本。然后客户端开始向第一个 Datanode 传输数据，第一个 Datanode 一小部分一小部分 (4 KB) 地接收数据，将每一部分写入本地仓库，并同时传输该部分到列表中 第二个 Datanode 节点。第二个 Datanode 也是这样，一小部分一小部分地接收数据，写入本地 仓库，并同时传给第三个 Datanode 。最后，第三个 Datanode 接收数据并存储在本地。因此， Datanode 能流水线式地从前一个节点接收数据，并在同时转发给下一个节点，数据以流水线的 方式从前一个 Datanode 复制到下一个 。

 

      副本策略

   

  

          在GFS中，当Master创建了一个chunk，它会根据如下因素来选择chunk副本的初始位置：(1) 新副本所在的Chunk Server的磁盘利用率低于平均水平；(2) 限制每个Chunk Server”最近”创建的数量。（3）每个chunk的所有副本不能在同一个机架。第二点容易忽略但却很重要，因为创建完chunk以后通常需要马上写入数据，如果不限制”最近”创建的数量，当一台空的Chunk Server上线时，由于磁盘利用率低，可能导致大量的chunk瞬间迁移到这台机器从而将它压垮。

 

        HDFS与GFS的策略很相似，在大多数情况下，副本系数是3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上，一个副本存放在同一个机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机 架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。机架的错误远远比节点的错误少，所以这种策略不会影响到数据的可靠性和可用性。与此同 时，因为数据块只存放在两个不同的机架上，所以此策略减少了读取数据时需要的网络传输总带宽。在这种策略下，副本并不是均匀的分布在不同的机架上：一个放在本节点上，一个放在同一机架中的另一个节点上，还有一个副本放在另一个不同的机架中的一个节点上，这种策略在不损害数据可靠性和读取性能的情况下改进了写的性能。HDFS采用的副本策略，其目的是为了提高系统的可靠性，可用性。下面就来看看HDFS是如何来具体实现这一策略的。

 

 

（Hadoop-0.2.0版本）

 

 

        HDFS的数据也许并不是非常均匀的分布在各个DataNode中。一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode节点。当新增一个数据块（一个文件的数据被保存在一系列的块中）时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，会考虑到很多因素。其中的一些考虑的是： 

•将数据块的一个副本放在正在写这个数据块的节点上。 

•尽量将数据块的不同副本分布在不同的机架上，这样集群可在完全失去某一机架的情况下还能存活。 

•一个副本通常被放置在和写文件的节点同一机架的某个节点上，这样可以减少跨越机架的网络I/O。 

•尽量均匀地将HDFS数据分布在集群的DataNode中。

 

     HDFS负载均衡

       HDFS的数据也许并不是非常均匀的分布在各个DataNode中。一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode节点。当新增一个数据块（一个文件的数据被保存在一系列的块中）时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，会考虑到很多因素。其中的一些考虑的是： 

•将数据块的一个副本放在正在写这个数据块的节点上。 

•尽量将数据块的不同副本分布在不同的机架上，这样集群可在完全失去某一机架的情况下还能存活。 

•一个副本通常被放置在和写文件的节点同一机架的某个节点上，这样可以减少跨越机架的网络I/O。 

•尽量均匀地将HDFS数据分布在集群的DataNode中。

     

      HDFS访问   

         HDFS 给应用提供了多种访问方式。用户可以通过 Java API 接口访问，也 可以通过 C 语言的封装 API 访问，还可以通过浏览器的方式访问 HDFS 中的文件。

 

       HDFS 文件删除恢复机制 

 

        当用户或应用程序删除某个文件时，这个文件并没有立刻从 HDFS 中删 除。实际上， HDFS 会将这个文件重命名转移到 /trash 目录。只要文件还在 /trash 目录中，该文件就可以被迅速地恢复。文件在 /trash 中保存的时间是可 配置的，当超过这个时间时， Namenode 就会将该文件从名字空间中删除。 删除文件会使得该文件相关的数据块被释放。注意，从用户删除文件到 HDFS 空闲空间的增加之间会有一定时间的延迟。    

 

            只要被删除的文件还在 /trash 目录中，用户就可以恢复这个文件。如果 用户想恢复被删除的文件，他 / 她可以浏览 /trash 目录找回该文件。 /trash 目 录仅仅保存被删除文件的最后副本。 /trash 目录与其他的目录没有什么区别 ，除了一点：在该目录上 HDFS 会应用一个特殊策略来自动删除文件。目前 的默认策略是删除 /trash 中保留时间超过 6 小时的文件。将来，这个策略可以 通过一个被良好定义的接口配置。 

 

     HFDS的矛盾分析 

 

      HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上，它具有以下几个特点：

     1）适合存储非常大的文件；

     2）适合流式数据读取，即适合“只写一次，读多次”的数据处理模式；

     3）适合部署在廉价的机器上；

      但HDFS 不适合以下场景：

     1）不适合存储大量的小文件，因为受Namenode内存大小限制；

     2）不适合实时数据读取，高吞吐量和实时性是相悖的，HDFS选择前者；

     3）不适合需要经常修改数据的场景； 

 

       为什么说HDFS不适合小文件的大量存储呢？

     

       因为 Namenode 把文件系统的元数据放置在内存中，所以文件系统所能 容纳的文件数目是由 Namenode 的内存大小来决定。一般来说，每一个文件 、文件夹和 Block 需要占据 150 字节左右的空间，所以，如果你有 100 万个文 件，每一个占据一个 Block ，你就至少需要 300MB 内存。当前来说，数百万 的文件还是可行的，当扩展到数十亿时，对于当前的硬件水平来说就没法实 现了。还有一个问题就是，因为 Map task 的数量是由 splits 来决定的，所以 用 MR 处理大量的小文件时，就会产生过多的 Maptask ，线程管理开销将会 增加作业时间。举个例子，处理 10000M 的文件，若每个 split 为 1M ，那就会 有 10000 个 Maptasks ，会有很大的线程开销；若每个 split 为 100M ，则只有 100 个 Maptasks ，每个 Maptask 将会有更多的事情做，而线程的管理开销也 将减小很多。 

 

http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html

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