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Hadoop生态圈之HDFS学习笔记

Hadoop生态圈之HDFS学习笔记

Hadoop生态圈之HDFS 1.HDFS定义

HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位。其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器中各自的角色HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变了 2.HDFS的优缺点

优点:

高容错性:

数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性某一个副本丢失以后,它会自动恢复 适合处理大数据

数据规模:能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据文件规模:能够处理百万规模以上的文件数量。 可构建在廉价机器上,通过多个副本机制,提高可靠性。 缺点:

不适合低延迟数据访问,比如毫秒级的储存数据,是做不到的无法高效的对大量小文件进行存储

存储大量小文件的话,它会占用NameNode大量的内存来储存文件目录和块信息。这样是不可取的,因为NameNode的内存总是有限的小文件储存的寻址时间会超过读取时间,它违反了HDFS的设计目标 不支持并发写入、文件随机修改

一个文件只能有一个写入,不允许多个线程同时写仅支持数据append(追加),不支持文件的随机修改 3.HDFS组成架

NameNode(nn):就是Master,它是一个主管、管理者。

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

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。

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,然后进行上传与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HDFS,比如NameNode格式化;Client可以通过一些命令来访问HDFS,比如对HDFS增删查改操作;

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,比如定期合并Fsimage和Edits,并推送给NameNode在紧急情况下,可辅助恢复NameNode。 4.HDFS文件块大小(面试重点)

HDFS的文件在物理上是分块储存的(Block),块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M,1.x版本中是64M

思考:为什么块的大小不能设置太小,也不能设置太大?

HDFS的块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置;如果块设置的太大,从磁盘传输数据时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时,会非常慢。HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输数率。 5.HDFS的读取流程(面试重点) 5.1文件写入流程

    客户端通过DistributedFileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已经存在,父目录是否存在

    NameNode返回是否可以上传。

    客户端请求第一个Block上传到那几个DataNode服务器。

    NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1,dn2,dn3

    客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成

    dn1,dn2,dn3逐级应答客户端

    客户端开始往dn1上传第一个Block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存)。以Packet为单位,dn1收到一个Packet就会传给dn2,dn2会传给dn3。dn1每传一个Packet会放入一个应答队列等待应答

    当一个Block传输完成之后,客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器(重复执行3-7的步骤)

5.2 文件读取流程

    客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode判断客户端是否有权限读取数据,如果有则通过查询元数据,找到文件块所在的DataNode地址。挑选一台DataNode服务器(就近原则,然后随机),请求读取数据DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以Packet为单位来做校验)客户端以Packet为单位接受,先在本地缓存,然后写入目标数据文件。在传输客户端时会考虑DataNode的负载均衡
5.3 网络拓扑-节点距离计算

​ 在HDFS写数据的过程中,NameNode会选择距离待数据最近距离的DataNode接受数据。那么这个最近距离怎么计算呢?

节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

5.4 机架感知——副本节点选择

5.5 NameNode工作机制

    第一阶段:NameNode启动

    第一次启动NameNode格式化后,创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存。客户端对元数据进行增删改查的请求。NameNode记录操作日志,更新滚动日志NameNode在内存中对元数据进行增删改查。 第二阶段:Secondary NameNode工作

    Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode检查结果Secondary NameNode请求执行CheckPointNameNode滚动正在写的Edits日志。将滚动前的日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。Secondary NaneNode加载编辑日志和镜像文件到内存中,并合并生成新的镜像文件fsimage.chekpoint。拷贝fsimage.chekpoint到NameNode。NameNode将fsimage.chekpoint重命名为fsimage Fsimage和Edits概念

    Fsimage文件:HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点,其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件index的序列化信息。Edits文件:存放HDFS文件系统的所以更新操作的路径,文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。每次NameNode启动时候都将Fsimage文件读入内存,加载Edits里面更新的操作,保证内存中的元数据信息是最新的、同步的,可以看成NameNode启动的时候将Fsimage和Edits文件进行了合并

5.6 DataNode工作机制

(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(6 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。
(4)集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

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