HDFS体系架构&文件写入/下载流程

HDFS体系架构

HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是Hadoop项目中的一个核心组件,旨在以高容错、高吞吐量来处理大规模数据集。它的体系架构由以下几个主要部分组成:Client,NameNode,DataNode,SecondaryNameNode

1.Client:客户端

1.文件切分
2.与NameNode交互,获取文件元数据信息
3.与DataNode交互,读取或写入数据
4.与HDFS进行交互

2.NameNode:Master(管理者)

1.管理HDFS的元数据空间
2.管理block块的映射信息
3.接受DataNode心跳,管理DataNode信息
4.处理客户端的读写请求

3.DataNode:Slave(NN下达命令执行实际的操作)

1. 存储实际的数据块
2.执行数据块的读写操作
3.向NameNode发送心跳,以及block块汇报

4.Secondary NameNode

1.并非NameNode的热备份,当NameNode停止服务的时候不能马上代替NameNode
2.辅助NameNode,分担工作量
3.定期合并fsimage和editslog,推送给NameNode
4.紧急情况下可以辅助恢复namenode

HDFS写入/下载流程

客户端 请求 NameNode 创建一个新文件。

NameNode 检查文件是否已存在,并验证客户端权限。

NameNode 创建一个新文件条目,返回给客户端数据块的位置信息(即哪些 DataNode 将存储数据块的副本)。

客户端 按顺序将数据块写入到指定的 DataNode。

DataNode 将数据块复制到其他 DataNode 以确保副本数量。

DataNode 向 NameNode 报告已存储的数据块信息。

客户端 请求 NameNode 读取文件。

NameNode 返回文件的元数据和数据块位置信息。

客户端 按顺序从相应的 DataNode 读取数据块。

客户端 汇总数据块,呈现完整文件。

相关推荐
hellolianhua3 天前
测试集群hdfs和mapreduce
大数据·hadoop·hdfs
Francek Chen7 天前
【大数据存储与管理】分布式数据库HBase:05 HBase运行机制
大数据·数据库·hadoop·分布式·hdfs·hbase
网络工程小王11 天前
【大数据技术详解】——HBase技术(学习笔记)
大数据·hadoop·hdfs·big data
乐hh13 天前
Hadoop 3.3.5 + Flink 1.15.3 集群完整部署手册(3节点标准版)
java·大数据·hadoop·hdfs·zookeeper·flink·yarn
qq56801807613 天前
HDFS的架构优势与基本操作
hadoop·hdfs·架构
Francek Chen13 天前
【大数据存储与管理】分布式数据库HBase:03 HBase数据模型
大数据·数据库·hadoop·分布式·hdfs·hbase
网络工程小王15 天前
【大数据技术详解】——HDFS技术(学习笔记)
hadoop·hdfs·big data
江畔何人初1 个月前
hadoop中HDFS框架、YARN框架各组件职责与对比
大数据·hadoop·hdfs
Francek Chen1 个月前
【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS:05 HDFS存储原理
大数据·hadoop·分布式·hdfs
张二森1 个月前
分布式存储的战争(一)大数据的基石-HDFS的崛起
hdfs