Hadoop 系列之一:HDFS简介

简介

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统。
HDFS有很多特点:

① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。

hdfs spark 保存图片 hdfs默认保存几份_hdfs spark 保存图片


如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

HDFS的基本概念

  1. 数据块(block)
    HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间。
  2. 元数据节点(Namenode)
    是Master节点。元数据节点用来管理文件系统的命名空间;其还保存了一个文件包括哪些数据块,分布在哪些数据节点上;处理客户端的读写请求。
    这些信息也会在硬盘上保存成以下文件:命名空间镜像( fsimage)及修改日志(fsedit)
  3. 数据节点(datanode)
    客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。
    其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。
  4. 从元数据节点(secondary namenode)
    分担namenode的工作量;其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并,以防日志文件过大。合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份,以防元数据节点失败的时候,可以恢复,是NameNode的冷备份;
  5. fsimage
    元数据镜像文件(文件系统的目录树。)
  6. edits
    元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)
    namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

工作原理

读操作:

hdfs spark 保存图片 hdfs默认保存几份_HDFS_02

如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么,读操作流程为:

a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;
上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:优选读取本机架上的数据。

写操作:

hdfs spark 保存图片 hdfs默认保存几份_元数据_03

有一个文件FileA,100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

a. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①——>。
c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②———>。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4

原理:
NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。
若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。
流式写入过程,
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;
4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析,通过写过程,我们可以了解到:
①写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。
③挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。