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HDFS简介

分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）

文件系统结构

HDFS优势：

• 兼容廉价的硬件设备
• 实现流数据读写（全部或大部分数据读写，不会读写指定数据）
• 支持大数据集
• 支持简单的文件模型
• 强大的跨平台兼容性（java语言写的）

HDFS自身的局限性：

• 不适合低延迟数据访问，实时性不高（HBase可以）
• 无法高效储存大量小文件（寻址耗时）
• 不支持多用户写入及任意修改文件

HDSF基本概念

块 chunk：

• 分摊磁盘读写开销，分摊寻址开销；
• 默认64MB，可设置为128MB）
• 太小寻址开销大，太大MapReduce并行度降低

好处：

• 支持大规模文件存储，将文件切割成块，块可以分布地存储在不同机器上，突破单机存储容量的上限
• 简化系统设计，块的大小是固定的
• 适合数据备份

HDFS两大组件：名称节点（NameNode）和数据节点（DataNode）

NameNode：

整个HDFS集群的管家，存储元数据，相当于数据目录
元数据包含：

• 文件是什么
• 文件被分成多少块
• 每个块和文件的映射关系
• 每个块被存储在哪个服务器上面

NameNode包含两个核心数据结构：

• FsImage：保存系统文件树
  文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块
• EditLog：记录对数据进行的诸如创建、删除、重命名等操作
• 块的位置信息不由FsImage保存，而是在DataNode与NameNode不断的交流中更新在内存里

NameNode运作方式：

• 先加载FsImage和EditLog到内存里，根据EditLog的历史操作和FsImage的信息合并更新元数据，生成新的FsImage，创建新的EditLog
• EditLog体积会不断变大，这时需要Secondary Namenode来辅助：Primary Namenode先生成一个新的edits.new文件，用来保存Secondary Namenode操作期间新提交的操作。然后Secondary Namenode通过http get获取edits和fsimage，合并得到fsimage.ckpt文件，通过http put传递给Primary Namenode，再和edits合并得到新的文件。

Secondary Namenode

• 解决EditLog不断增大的问题
• 可以当做名称节点的冷备份

DataNode：存取实际数据
HDFS中数据以块的方式冗余存储，一般冗余因子是3，好处：

• 加快数据传输速度（多用户同时访问）
• 容易检查数据错误（冗余数据可以用来对照）
• 保证数据可靠性

错误应对机制
Namenode:冷备份，热备份
Datanode:心跳信息探知是否出错，冗余恢复
数据：校验码检测错误，冗余恢复