圖文詳解 HDFS 組成框架

HDFS是Google公司的 GFS論文 思想的實現，它由NameNode（名稱節點）、DataNode（數據節點）、SecondaryNameNode（第二名稱節點）組成。其中， NameNode 相當于論文中的 GFS Master ， DataNode 相當于論文中的 GFS Chunk Server 。

GFS?? 是一個可擴展的分布式文件系統設計思想，用于設計針對大型的、分布式的、對大量數據進行訪問的文件系統。

一、 HDFS簡介

HDFS是基于 流數據 訪問模式的 分布式文件系統 ，其設計建立在 “一次寫入、多次讀取” 的基礎上，提供高吞吐量、高容錯性的數據訪問，能很好地解決海量數據的存儲問題。

流數據?? 是指數千個數據源 持續生成 的數據，可以理解為隨時間延續而 無限增長 的動態數據集合。

通俗點說，如果把數據比如成一個水庫，那么流進去的水，就是流數據（就像我們聽的音樂，屬于音樂流；而看到的文字、圖片這些較為固定的，一次性下載的，形成不了流）。

在Hadoop生態圈中，HDFS屬于底層基礎，負責存儲文件。

~（圖片來源于網絡）~

HDFS的優點：

高容錯性。提供了容錯和恢復機制，副本丟失后，自動恢復。

高可靠性。數據自動保存多個副本，通過多副本提高可靠性。

適合大數據處理?？梢蕴幚沓笪募?，比如 TB級甚至PB級 的文件。

適合批處理。移動計算而非移動數據；數據位置暴露給計算框架。

支持流式數據訪問。一次性寫入，多次讀?。ㄒ粋€數據集一旦生成，就會被復制分發到不同的存儲節點，各節點可以進行讀取/訪問）；保證數據一致性。

低成本運行。可以運行在低成本的硬件之上。

…

HDFS 默認保存 3 份副本。

第一個副本：放置在 上傳文件 的數據節點（第一個副本如果是在 集群外 提交，則隨機挑選一個 CPU 比較空閑 、 磁盤不太滿 的節點）；

第二個副本：放置在與 第一個副本 不同 的機架的節點上；

第三個副本：放在與 第二個副本 相同 的機架的其他節點上。

HDFS的缺點：

不適合處理 低延遲 的數據訪問。比如用戶 要求時間比較短 的低延遲應用（主要處理高數據吞吐量的應用）。

不適合處理 大量的小 文件。會造成尋址時間超過讀取時間；會占用NameNode大量內存，因為NameNode把文件系統的元數據存放在內存中（文件系統的容量由NameNode的大小決定），小文件太多會消耗NameNode的內存。

不適合 并發寫入。一個文件只能有一個寫入者，HDFS暫不支持多個用戶對同一個文件的寫操作。

不適合 任意修改 文件。僅支持append(附加)，不支持在文件的任意位置進行修改。

…

二、 HDFS的組成與架構

HDFS的組成架構圖及各部分功能如下所示：

~（圖片來源于網絡）~

當用戶訪問數據文件時，為了保證能夠讀取到每一個數據塊， HDFS有一個專門 負責保存文件屬性信息的節點，這個節點就是 NameNode 節點（即 名稱節點 ）。

NameNode節點 是HDFS的管理者，負責保存和管理HDFS的元數據。

其職責有以下三個方面：

① 管理維護HDFS的命名空間

NameNode管理HDFS系統的命名空間，維護文件系統樹以及文件系統樹中所有文件的元數據。管理這些信息的的文件分別是 edits（操作日志文件） 和 fsimage（命名空間鏡像文件） 。

editlog(操作日志)：在NameNode啟動的情況下，對HDFS進行的各種操作進行記錄。（HDFS客戶端執行的所有操作都會被記錄到editlog文件中，這些文件由edits文件保存）

fsimage：包含HDFS中的元信息（比如修改時間、訪問時間、數據塊信息等）。

② 管理DataNode上的數據塊

負責管理數據塊上所有的元數據信息（管理DataNode上數據塊的均衡，維持副本數量）。

③ 接收客戶端的請求

接收客戶端文件上傳、下載、創建目錄等的請求。

HDFS首先把大文件切分成若干個小的數據塊，再把這些數據塊寫入不同的節點，這個 負責保存文件數據的節點就是 DataNode 節點（即 數據節點 ）。

DataNode節點 負責存儲數據，把Block(數據塊)以Linux文件的形式保存在磁盤上，并根據Block標識和字節范圍來讀寫塊數據。

其職責有以下三個方面：

① 保存數據塊

一個數據塊會在多個DataNode進行冗余備份（在某一個DataNode最多只有一個備份）。

② 負責客戶端對數據塊的IO請求

在客戶端執行寫操作時，DataNode之間會相互通信，保證寫操作的一致性。

③ 定期和NameNode進行心跳通信，接受NameNode的指令

如果NameNode節點10分鐘沒有收到DataNode的心跳信息，就會將其上的數據塊復制到其他DataNode節點。

因此，NameNode節點上并不會永久保存DataNode節點上的數據塊信息，而是通過與DataNode節點心跳聯系的方式，來更新節點上的映射表，以此減輕負擔。

問題：HDFS數據塊默認大小為128M（Hadoop2.2之前為64M），將HDFS的數據塊設置得很大的目的是什么？（傳統數據塊只有512個字節）

答：為了減少尋址開銷，讓HDFS的文件傳輸時間由傳輸速率決定（如果塊設置得足夠大，從磁盤 傳輸數據的時間 會明顯大于 定位這個塊開始位置 所需的時間）。

HDFS有一個定期創建命名空間的檢查點(CheckPoint)操作的節點，也就是SecondaryNameNode節點（即 第二名稱節點）。

出于可靠性考慮，SecondaryNameNode節點與NameNode節點通常運行在不同的機器上，且SecondaryNameNode節點與NameNode節點的內存要一樣大。

（如果想了解 SecondaryNameNode 的工作流程，可以參考這篇文章：淺析 SecondaryNameNode 的工作流程 ）

問題：一般情況下，一個集群中的SecondaryNameNode節點也是只有一個的原因是什么？

答：因為如果多的話，會增加NameNode的壓力，使其忙于元數據的傳輸/接收、日志的傳輸/切換，從而導致性能下降；同時，NameNode節點也不支持做并發檢查點。

SecondaryNameNode節點 定期把NameNode的 fsimage 和 edits 下載到本地，再將它們加載到內存并進行合并，最后把合并后新的 fsimage 返回NameNode （這個過程稱為檢查點）。

經典問題：NameNode與SecondaryNameNode有沒有關系？

SecondaryNameNode節點的工作流程可以參考這篇文章：

其職責有以下兩個方面：

① 防止edits過大

定期合并 fsimage 和 edits 文件，使 edits 大小保持在限制范圍內。這樣做減少了重新啟動NameNode時合并 fsimage 和 edits 耗費的時間，從而減少了NameNode啟動的時間。

② 做冷備份

對一定范圍內數據做快照性備份，在NameNode失效時能恢復部分 fsimage 。

好了，HDFS 及其組成框架介紹完成。

如果想進一步了解 HDFS 的工作機制，可以參考這篇文章：圖文詳解 HDFS 工作機制及其原理 。

Hadoop 分布式 大數據

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