HDFS第一篇简介

HDFS简介

- [1. HDFS概述](#1. HDFS概述)
- [2. HDFS应用场景](#2. HDFS应用场景)
- - [2.1 适合的应用场景](#2.1 适合的应用场景)
  - [2.2 不适合的应用场景](#2.2 不适合的应用场景)
- [3. HDFS 的架构](#3. HDFS 的架构)
- 4:NameNode和DataNode
- - [4.1 NameNode作用](#4.1 NameNode作用)
  - [4.2 DataNode作用](#4.2 DataNode作用)
- 5:HDFS的副本机制和机架感知
- - [5.1 HDFS 文件副本机制](#5.1 HDFS 文件副本机制)
  - [5.2 机架感知](#5.2 机架感知)

1. HDFS概述

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统.

2. HDFS应用场景

2.1 适合的应用场景

存储非常大的文件：这里非常大指的是几百M、G、或者TB级别，需要高吞吐量，对延时没有要求。
采用流式的数据访问方式: 即一次写入、多次读取，数据集经常从数据源生成或者拷贝一次，然后在其上做很多分析工作。
运行于商业硬件上: Hadoop不需要特别贵的机器，可运行于普通廉价机器，可以处节约成本
需要高容错性

为数据存储提供所需的扩展能力

2.2 不适合的应用场景

1）低延时的数据访问

对延时要求在毫秒级别的应用，不适合采用HDFS。HDFS是为高吞吐数据传输设计的,因此可能牺牲延时

2）大量小文件

文件的元数据保存在NameNode的内存中，整个文件系统的文件数量会受限于NameNode的内存大小。

经验而言，一个文件/目录/文件块一般占有150字节的元数据内存空间。如果有100万个文件，每个文件占用1个文件块，则需要大约300M的内存。因此十亿级别的文件数量在现有商用机器上难以支持。

3）多方读写，需要任意的文件修改

HDFS采用追加（append-only）的方式写入数据。不支持文件任意offset的修改。不支持多个写入器（writer）

3. HDFS 的架构

HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，

HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNod e、DataNode和Secondary NameNode。

1、Client：就是客户端

文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储。
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和访问HDFS，比如启动或者关闭HDFS。

2、NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。

管理 HDFS 的名称空间
管理数据块（Block）映射信息
配置副本策略
处理客户端读写请求。

3、DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。

存储实际的数据块。
执行数据块的读/写操作。

4、Secondary NameNode：并非 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。

辅助 NameNode，分担其工作量。
定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。

4:NameNode和DataNode

4.1 NameNode作用

NameNode在内存中保存着整个文件系统的名称空间和文件数据块的地址映射
整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小

1、NameNode元数据信息

文件名，文件目录结构，文件属性(生成时间，副本数，权限)每个文件的块列表。

以及列表中的块与块所在的DataNode之间的地址映射关系

在内存中加载文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系(文件、block、datanode之间的映射信息)

数据会定期保存到本地磁盘（fsImage镜像文件和edits日志文件）

2、NameNode文件操作

NameNode负责文件元数据的操作

DataNode负责处理文件内容的读写请求，数据流不经过NameNode，会询问它跟那个DataNode联系

3、NameNode副本

文件数据块到底存放到哪些DataNode上，是由NameNode决定的，NN根据全局情况做出放置副本的决定

4、NameNode心跳机制

全权管理数据块的复制，周期性的接受心跳和块的状态报告信息（包含该DataNode上所有数据块的列表）

若接受到心跳信息，NameNode认为DataNode工作正常，如果在10分钟后还接受到不到DN的心跳，那么NameNode认为DataNode已经宕机 ,这时候NN准备要把DN上的数据块进行重新的复制。块的状态报告包含了一个DN上所有数据块的列表，blocks report 每个1小时发送一次.

4.2 DataNode作用

提供真实文件数据的存储服务。

1、Data Node以数据块的形式存储HDFS文件

2、Data Node 响应HDFS 客户端读写请求

3、Data Node 周期性向NameNode汇报心跳信息

4、Data Node 周期性向NameNode汇报数据块信息

5、Data Node 周期性向NameNode汇报缓存数据块信息

5:HDFS的副本机制和机架感知

5.1 HDFS 文件副本机制

所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中,作用如下

一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘，引入块机制,可以很好的解决这个问题
使用块作为文件存储的逻辑单位可以简化存储子系统
块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力

在 Hadoop1 当中, 文件的 block 块默认大小是 64M, hadoop2 当中, 文件的 block 块大小默认是 128M, block 块的大小可以通过 hdfs-site.xml 当中的配置文件进行指定

xml 复制代码

<property>
    <name>dfs.block.size</name>
    <value>块大小 以字节为单位</value>
</property>

5.2 机架感知

HDFS分布式文件系统的内部有一个副本存放策略：以默认的副本数=3为例：

1、第一个副本块存本机

2、第二个副本块存跟本机同机架内的其他服务器节点

3、第三个副本块存不同机架的一个服务器节点上