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编程问答

初步掌握HDFS的架构及原理

發布時間:2023/12/19 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 初步掌握HDFS的架构及原理 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

原文鏈接:http://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html

目錄

  • HDFS 是做什么的

  • HDFS 從何而來

  • 為什么選擇 HDFS 存儲數據

  • HDFS 如何存儲數據

  • HDFS 如何讀取文件

  • HDFS 如何寫入文件

  • HDFS 副本存放策略

  • Hadoop2.x新特性

1、HDFS 是做什么的

  HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop項目的核心子項目,是分布式計算中數據存儲管理的基礎,是基于流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的,可以運行于廉價的商用服務器上。它所具有的高容錯、高可靠性、高可擴展性、高獲得性、高吞吐率等特征為海量數據提供了不怕故障的存儲,為超大數據集(Large Data Set)的應用處理帶來了很多便利。

2、HDFS 從何而來

  HDFS 源于 Google 在2003年10月份發表的GFS(Google File System) 論文。 它其實就是 GFS 的一個克隆版本

3、為什么選擇 HDFS 存儲數據

  ?之所以選擇 HDFS 存儲數據,因為 HDFS 具有以下優點:

  1、高容錯性

  • 數據自動保存多個副本。它通過增加副本的形式,提高容錯性。

  • 某一個副本丟失以后,它可以自動恢復,這是由 HDFS 內部機制實現的,我們不必關心。

  2、適合批處理

  • 它是通過移動計算而不是移動數據。

  • 它會把數據位置暴露給計算框架。

  3、適合大數據處理

  • 處理數據達到 GB、TB、甚至PB級別的數據。

  • 能夠處理百萬規模以上的文件數量,數量相當之大。

  • 能夠處理10K節點的規模。

  4、流式文件訪問

  • 一次寫入,多次讀取。文件一旦寫入不能修改,只能追加。

  • 它能保證數據的一致性。

  5、可構建在廉價機器上

  • 它通過多副本機制,提高可靠性。

  • 它提供了容錯和恢復機制。比如某一個副本丟失,可以通過其它副本來恢復。

  當然 HDFS 也有它的劣勢,并不適合所有的場合:

  1、低延時數據訪問

  • 比如毫秒級的來存儲數據,這是不行的,它做不到。

  • 它適合高吞吐率的場景,就是在某一時間內寫入大量的數據。但是它在低延時的情況下是不行的,比如毫秒級以內讀取數據,這樣它是很難做到的。

  2、小文件存儲

  • 存儲大量小文件(這里的小文件是指小于HDFS系統的Block大小的文件(默認64M))的話,它會占用 NameNode大量的內存來存儲文件、目錄和塊信息。這樣是不可取的,因為NameNode的內存總是有限的。

  • 小文件存儲的尋道時間會超過讀取時間,它違反了HDFS的設計目標。

  3、并發寫入、文件隨機修改

  • 一個文件只能有一個寫,不允許多個線程同時寫。

  • 僅支持數據 append(追加),不支持文件的隨機修改。

4、HDFS 如何存儲數據

  

                  HDFS的架構圖

  HDFS 采用Master/Slave的架構來存儲數據,這種架構主要由四個部分組成,分別為HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我們分別介紹這四個組成部分 ??

  1、Client:就是客戶端。

  • 文件切分。文件上傳 HDFS 的時候,Client 將文件切分成 一個一個的Block,然后進行存儲。
  • 與 NameNode 交互,獲取文件的位置信息。
  • 與 DataNode 交互,讀取或者寫入數據。
  • Client 提供一些命令來管理 HDFS,比如啟動或者關閉HDFS。
  • Client 可以通過一些命令來訪問 HDFS。

  2、NameNode:就是 master,它是一個主管、管理者。

  • 管理 HDFS 的名稱空間
  • 管理數據塊(Block)映射信息
  • 配置副本策略
  • 處理客戶端讀寫請求。

  3、DataNode:就是Slave。NameNode 下達命令,DataNode 執行實際的操作。

  • 存儲實際的數據塊。
  • 執行數據塊的讀/寫操作。

  4、Secondary NameNode:并非 NameNode 的熱備。當NameNode 掛掉的時候,它并不能馬上替換 NameNode 并提供服務。

  • 輔助 NameNode,分擔其工作量。
  • 定期合并 fsimage和fsedits,并推送給NameNode。
  • 在緊急情況下,可輔助恢復 NameNode。

5、HDFS 如何讀取文件

HDFS的文件讀取原理,主要包括以下幾個步驟:

  • 首先調用FileSystem對象的open方法,其實獲取的是一個DistributedFileSystem的實例。
  • DistributedFileSystem通過RPC(遠程過程調用)獲得文件的第一批block的locations,同一block按照重復數會返回多個locations,這些locations按照hadoop拓撲結構排序,距離客戶端近的排在前面。
  • 前兩步會返回一個FSDataInputStream對象,該對象會被封裝成 DFSInputStream對象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode數據流。客戶端調用read方法,DFSInputStream就會找出離客戶端最近的datanode并連接datanode。
  • 數據從datanode源源不斷的流向客戶端。
  • 如果第一個block塊的數據讀完了,就會關閉指向第一個block塊的datanode連接,接著讀取下一個block塊。這些操作對客戶端來說是透明的,從客戶端的角度來看只是讀一個持續不斷的流。
  • 如果第一批block都讀完了,DFSInputStream就會去namenode拿下一批blocks的location,然后繼續讀,如果所有的block塊都讀完,這時就會關閉掉所有的流。

6、HDFS 如何寫入文件

HDFS的文件寫入原理,主要包括以下幾個步驟:

  • 客戶端通過調用 DistributedFileSystem 的create方法,創建一個新的文件。
  • DistributedFileSystem 通過 RPC(遠程過程調用)調用 NameNode,去創建一個沒有blocks關聯的新文件。創建前,NameNode 會做各種校驗,比如文件是否存在,客戶端有無權限去創建等。如果校驗通過,NameNode 就會記錄下新文件,否則就會拋出IO異常。
  • 前兩步結束后會返回 FSDataOutputStream 的對象,和讀文件的時候相似,FSDataOutputStream 被封裝成 DFSOutputStream,DFSOutputStream 可以協調 NameNode和 DataNode。客戶端開始寫數據到DFSOutputStream,DFSOutputStream會把數據切成一個個小packet,然后排成隊列 data queue。
  • DataStreamer 會去處理接受 data queue,它先問詢 NameNode 這個新的 block 最適合存儲的在哪幾個DataNode里,比如重復數是3,那么就找到3個最適合的 DataNode,把它們排成一個 pipeline。DataStreamer 把 packet 按隊列輸出到管道的第一個 DataNode 中,第一個 DataNode又把 packet 輸出到第二個 DataNode 中,以此類推。
  • DFSOutputStream 還有一個隊列叫 ack queue,也是由 packet 組成,等待DataNode的收到響應,當pipeline中的所有DataNode都表示已經收到的時候,這時akc queue才會把對應的packet包移除掉。
  • 客戶端完成寫數據后,調用close方法關閉寫入流。
  • DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里,然后等待 ack 信息,收到最后一個 ack 后,通知 DataNode 把文件標示為已完成。

7、HDFS 副本存放策略

namenode如何選擇在哪個datanode 存儲副本(replication)?這里需要對可靠性、寫入帶寬和讀取帶寬進行權衡。Hadoop對datanode存儲副本有自己的副本策略,在其發展過程中一共有兩個版本的副本策略,分別如下所示

8、hadoop2.x新特性

  • 引入了NameNode Federation,解決了橫向內存擴展
  • 引入了Namenode HA,解決了namenode單點故障
  • 引入了YARN,負責資源管理和調度
  • 增加了ResourceManager HA解決了ResourceManager單點故障

  1、NameNode Federation

????架構如下圖

????

  • 存在多個NameNode,每個NameNode分管一部分目錄
  • NameNode共用DataNode

  這樣做的好處就是當NN內存受限時,能擴展內存,解決內存擴展問題,而且每個NN獨立工作相互不受影響,比如其中一個NN掛掉啦,它不會影響其他NN提供服務,但我們需要注意的是,雖然有多個NN,分管不同的目錄,但是對于特定的NN,依然存在單點故障,因為沒有它沒有熱備,解決單點故障使用NameNode HA

  2、NameNode HA

    解決方案:

  • 基于NFS共享存儲解決方案
  • 基于Qurom Journal Manager(QJM)解決方案

    1、基于NFS方案

      Active NN與Standby NN通過NFS實現共享數據,但如果Active NN與NFS之間或Standby NN與NFS之間,其中一處有網絡故障的話,那就會造成數據同步問題

    2、基于QJM方案

????   架構如下圖

? ? ?  

????  Active NN、Standby NN有主備之分,NN Active是主的,NN Standby備用的

????  集群啟動之后,一個namenode是active狀態,來處理client與datanode之間的請求,并把相應的日志文件寫到本地中或JN中;

????  Active NN與Standby NN之間是通過一組JN共享數據(JN一般為奇數個,ZK一般也為奇數個),Active NN會把日志文件、鏡像文件寫到JN中去,只要JN中有一半寫成功,那就表明Active NN向JN中寫成功啦,Standby NN就開始從JN中讀取數據,來實現與Active NN數據同步,這種方式支持容錯,因為Standby NN在啟動的時候,會加載鏡像文件(fsimage)并周期性的從JN中獲取日志文件來保持與Active NN同步

????  為了實現Standby NN在Active NN掛掉之后,能迅速的再提供服務,需要DN不僅需要向Active NN匯報,同時還要向Standby NN匯報,這樣就使得Standby NN能保存數據塊在DN上的位置信息,因為在NameNode在啟動過程中最費時工作,就是處理所有DN上的數據塊的信息

????  為了實現Active NN高熱備,增加了FailoverController和ZK,FailoverController通過Heartbeat的方式與ZK通信,通過ZK來選舉,一旦Active NN掛掉,就選取另一個FailoverController作為active狀態,然后FailoverController通過rpc,讓standby NN轉變為Active NN

????  FailoverController一方面監控NN的狀態信息,一方面還向ZK定時發送心跳,使自己被選舉。當自己被選為主(Active)的時候,就會通過rpc使相應NN轉變Active狀態

    3、結合HDFS2的新特性,在實際生成環境中部署圖

  

    這里有12個DN,有4個NN,NN-1與NN-2是主備關系,它們管理/share目錄;NN-3與NN-4是主備關系,它們管理/user目錄

總結

以上是生活随笔為你收集整理的初步掌握HDFS的架构及原理的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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