什么是HDFS，如何理解？
本文章的主题如下：●概念
●优缺点
●组件成员和职责
●工作原理（读写流程、元数据管理机制）
●实现高可靠性的策略机制
一、概念
HDFS是高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率分布式文件存储系统。二、HDFS的优缺点
优点：
1.高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失，可自动恢复
2.适合大数据处理
3.流失数据访问：一次写入，多次读取
4.低成本
缺点：
1.不适合做低延迟访问：无法做到毫秒级别的访问
2.无法对大量小文件进行存储：
A)小文件过多，会过多占用namenode的内存，并浪费block。
B)文件过小，寻道时间大于数据读写时间，这不符合HDFS的设计
3.无法并发写入和随机修改：HDFS设计理念就是一次写入多次读取三、HDFS组件成员及对应职责
HDFS组件成员有：Client客户端 、NameNode主节点、DataNode从节点 和SecondaryNameode。
Client（客户端）：
1.负责文件的切片，文件上传到HDFS的时候会把文件切分成一个个BLOCK进行上传存储
2.与NameNode进行交互，获得文件的存储位置，检查是否存在重复文件等
3.与DataNode进行交互，写入真实的数据，以及读取数据
4.提供了一些HDFS的访问命令，以及API操作
NameNode（主节点）：
1.管理HDFS的命名空间（维护目录树结构）。
2.管理数据块的映射信息（管理元数据信息）
3.配置副本策略
4.处理客户端的请求
DataNode（从节点）：
1.存储真正的数据（按照块进行存储）
2.执行数据块的读写操作
3.定时向NameNode进行汇报（心跳机制）
SecondaryNameode：
作为NameNode的辅助节点，帮助NameNode合并FSImage与Edits文件，由 于SecondaryNameNode 的元数据不能与NameNode的元数据保持实时同步，所以不能作为 NameNode的热备节点。补充：
元数据信息分为元数据和元数据文件。
1.元数据（存在内存中）包括：
A）文件和目录自身的属性信息（文件名、目录名、文件大小、创建时间、修改时间）
B)文件内容存储相关信息（分block信息、副本个数、每个副本所在datanode节点的位置信息等等）
C)HDFS中的所有datanode列表信息（用于管理datanode）
2.元数据文件（存到磁盘持久化）包括：
A）FSImage镜像文件：存放Hadoop文件系统中的所有目录和文件元数据信息，但不包含文件block位置信息。因为block信息只存储在内存中。
B）Edits编辑日志文件：存放Hadoop文件系统所有更改操作（如：文件创建、删除或修改）的日志
C）fstime文件：存放最近一次Checkpoint时间
D）version文件：是标志性文件，最后被创建，它的存在表名前三个元数据文件以及创建成功。四、HDFS工作原理
（1）HDFS读写流程
HDFS读流程
读流程描述：
1. 客户端通过RPC调用DistributedFileSystem(分布式文件系统)的FileSystem对象的open（）方法与Namenode交互。
2. DistributedFileSystem会给Namenode发送请求。
3. Namenode接收请求并处理请求：
A）会先检查文件是否在Namenode维护的统一命名空间（即目录树结构）中，如果不存在文件，则返回检查结果给客户端，显示No such file or directory。
B）如果文件存在，则会获取文件元数据信息（包括：block（分块）信息、副本个数、副本所在Datanode位置信息等），然后返回文件元数据信息给客户端。
4.客户端收到元数据信息后，会通过RPC调用FSDataInputStream（输入流）的read（）方法与Datanode交互。
5.根据网络集群拓扑排序各个Datanode与客户端的网络距离，然后选取一个网络距离最近的Datanode，(因为Datanode会按照block存储文件的真实数据)依次请求读取Datanode的每个数据块。
6.客户端会先确认每个数据块的校验和，如果损坏，会记录故障Datanode，然后选取另外的Datanode请求，保证重复尝试故障Datanode（体现了HDFS的高可靠性）。
7.每次读取到一个Datanode的数据块的末端时，客户端会调用FSDataInputStream（输入流）的close（）方法关闭与datanode间的联系，然后为下一个块找到最佳的datanode。
8.直到读取完文件分布在Datanode列表的所有数据块，打印数据信息在客户端显示。HDFS写流程
写流程描述
1.客户端通过RPC调用DistributedFileSystem(分布式文件系统)的create（）方法与Namenode交互。
2.DistributedFileSystem会给Namenode发送请求。
3.Namenode会执行各种检查（如：文件名是否已存在、是否有权限去写、内存是否装得下这个文件）以确保客户端可以在Namenode维护的统一命名空间（即目录树结构）下创建这个文件。
A）如果检查通过，就会生成一个新的文件记录。
B）如果检查不通过，就会向客户端抛出一个IOException异常。
4.返回检查通过的信息给客户端后，客户端通过RPC调用FSDataOuputStream（输出流）的write（）方法去维护Namenode和Datanode之间的通信。
5.客户端开始写入数据（流式写入）：
A）写入时先分块（block），比如上传200M的文件，分为block1（128M）和block2（72M）。因为hadoop2.x版本后的块默认大小为128M。
200M文件 -->block1（128M）
block2（72M）
B）分块后，会给每个数据块根据Datanode列表位置信息创建副本，默认创建三个副本，Hadoop中的节点会根据机架感知原理，在尽可能提高效率以及保持容错性的基础上分配副本存放的位置。
如配置了master，slave1，slave2三台集群。
Datanode（master）节点1放在机架1，并在节点1上创建副本1，Datanode（slave1）节点2放在机架2，并在节点2上创建副本2，Datanode（slave2）节点3放在机架2或放在除了机架1和机架2的其他机架上，并在节点3上创建副本3。机架1 | 机架2 | 机架3 |
namenode(master) | datanode2（slave1）副本2 | datanode3（slave2）副本3 |
datanode1（master）副本1 | datanode3（slave2）副本3 |
6.获取了块信息和节点列表信息后。要写入的数据会被分成若干个包（package），每个包的大小默认为64KB，这些包会形成一个数据队列，随着数据流流动写入每个块block中的Datanode节点列表存放的副本中，
Datanode列表会形成一个管线Pipeline，以管线的这种方式去对每个package的数据进行写入。每个块block写完后，会向Namenode报告，然后Namenode会根据分块信息将接下来的数据data写入下一个块block中，例如这里block1写完了就会创建block2，将数据写入block2。
7.所有block写完数据后，客户端会调用FSDataOutputStream流的close（）方法关闭流。
8.客户端通过FSDataOutputStream向namenode发送数据写完的报告。（2）HDFS元数据管理
NameNode、SecondaryNamenode工作机制
NameNode、SecondaryNamenode工作机制过程描述：
第一阶段 Namenode启动
1）第一次格式化namenode后，会创建edits和fsimage文件。如果不是第一次启动，会直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
2）客户端对元数据进行增删改的请求。
3）Namenode记录操作日志，更新滚动日志。
4）Namenode在内存中对数据进行增删改查。
第二阶段 SecondaryNamenode工作
1）询问namenode是否需要checkpoint，直接返回namenode是否检查结果
2）请求执行checkpoint
3）当namenode滚动正在写的eidts日志，SN将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到SN
4）SN加载编辑日志和镜像到内存并合并
5）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint
6）将fsimage.chkpoint拷贝到namenode
7）Namenode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage
补充：
checkpoint的触发条件：
时间：默认每小时一次
事物数量:默认是1000000次DataNode工作机制（差不多是心跳机制）
DataNode工作机制过程描述：
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。
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