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HDFS-简介

程序员文章站 2022-03-26 18:17:58
HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop 分布式文件系统,是一种旨在在商品硬件上运行的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的区别很明显。HDFS具有高度的容错能力,旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,并且适用于具有大数据集的应用程序。HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。HDFS最初是作为Apache Nutch Web搜索引擎项目的基础结构而....

HDFSHadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop 分布式文件系统,是一种旨在在商品硬件上运行的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的区别很明显。HDFS具有高度的容错能力,旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,并且适用于具有大数据集的应用程序。HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。HDFS最初是作为Apache Nutch Web搜索引擎项目的基础结构而构建的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分,是 Hadoop 核心组件之一,作为最底层的分布式存储服务而存在。

一、特点

  • 高容错:硬件故障是正常现象,而非例外。HDFS实例可能包含数百或数千个服务器计算机,每个服务器计算机都存储文件系统数据的一部分。存在大量组件并且每个组件的故障概率都很低的事实意味着HDFS的某些组件始终无法运行。因此,检测故障并快速,自动地从故障中恢复是HDFS的核心目标。
  • 流数据访问:在HDFS上运行的应用程序需要对其数据集进行流式访问。它们不是通常在通用文件系统上运行的通用应用程序。HDFS设计用于批处理,而不是用户交互使用。重点在于数据访问的高吞吐量,而不是数据访问的低延迟。POSIX提出了许多针对HDFS的应用程序不需要的硬性要求。在一些关键领域中,POSIX语义已经被交易以提高数据吞吐率。
  • 支持大数据集:在HDFS上运行的应用程序具有大量数据集。HDFS中的典型文件大小为GB到TB。因此,HDFS已调整为支持大文件。它应提供较高的聚合数据带宽,并可以扩展到单个群集中的数百个节点。它应该在单个实例中支持数千万个文件。
  • 一次写入多次读取:HDFS应用程序需要文件一次写入多次读取访问模型。一旦创建,写入和关闭文件,除了追加和截断外,无需更改。支持将内容追加到文件末尾,但不能在任意点更新。该假设简化了数据一致性问题并实现了高吞吐量数据访问。MapReduce应用程序或Web爬网程序应用程序非常适合此模型。
  • 移动计算:如果应用程序所请求的计算在其所操作的数据附近执行,则效率会高得多。当数据集的大小巨大时,尤其如此。这样可以最大程度地减少网络拥塞,并提高系统的整体吞吐量。假设通常是将计算迁移到更靠近数据的位置,而不是将数据移动到应用程序正在运行的位置。HDFS为应用程序提供了接口,使它们自己更靠近数据所在的位置。
  • 高度可移植性:HDFS是使用Java语言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode软件。高度可移植的Java语言的使用意味着HDFS可以部署在各种各样的机器上。
  • 运行于商业硬件上: Hadoop不需要特别贵的、reliable的(可靠的)机器,可运行于普通商用机器(可以从多家供应商采购) ,商用机器不代表低端机器。在集群中(尤其是大的集群),节点失败率是比较高的HDFS的目标是确保集群在节点失败的时候不会让用户感觉到明显的中断。

二、组成架构

HDFS采用主/从体系结构,整个HDFS集群由一个Namenode和多个Datanode构成master-worker(主从)模式。Namenode负责构建命名空间,管理文件的元数据等,Datanode负责实际存储数据和处理来自系统客户端的读写请求。

HDFS-简介

群集中单个NameNode的存在极大地简化了系统的体系结构。NameNode是所有HDFS元数据的仲裁器和存储库。该系统的设计方式使用户数据永远不会流过NameNode。

具体来说,HDFS由四部分组成,HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

**HDFS客户端:**就是客户端。
1、提供一些命令来管理、访问 HDFS,比如启动或者关闭HDFS。
2、与 DataNode 交互,读取或者写入数据;读取时,要与 NameNode 交互,获取文件的位置信息;写入 HDFS 的时候,Client 将文件切分成 一个一个的Block,然后进行存储。

**NameNode:**即Master,
1、管理 HDFS 的名称空间。
2、管理数据块(Block)映射信息
3、配置副本策略
4、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。
1、存储实际的数据块。
2、执行数据块的读/写操作。

**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。
1、辅助 NameNode,分担其工作量。
2、定期合并 fsimage和fsedits,并推送给NameNode。
3、在紧急情况下,可辅助恢复 NameNode。

三、文件系统命名空间

HDFS支持传统的分层文件组织。用户或应用程序可以创建目录并将文件存储在这些目录中。文件系统名称空间层次结构与大多数其他现有文件系统相似。可以创建和删除文件,将文件从一个目录移动到另一个目录或重命名文件。HDFS支持用户配额和访问权限。HDFS不支持硬链接或软链接。但是,HDFS体系结构并不排除实现这些功能。

尽管HDFS遵循FileSystem的命名约定,但某些路径和名称(例如/.reserved.snapshot)被保留。功能,如透明加密和快照使用预约路径。

NameNode维护文件系统名称空间。对文件系统名称空间或其属性的任何更改均由NameNode记录。应用程序可以指定应由HDFS维护的文件副本的数量。文件的副本数称为该文件的复制因子。此信息由NameNode存储。

四、数据复制

HDFS旨在在大型群集中的计算机之间可靠地存储非常大的文件。它将每个文件存储为一系列块。复制文件的块是为了容错。块大小和复制因子是每个文件可配置的。

文件中除最后一个块外的所有块都具有相同的大小,而在添加了对可变长度块的支持后,用户可以在不填充最后一个块的情况下开始新的块,而不用配置的块大小。

应用程序可以指定文件的副本数。复制因子可以在文件创建时指定,以后可以更改。HDFS中的文件只能写入一次(追加和截断除外),并且在任何时候都只能具有一个写入器。

NameNode做出有关块复制的所有决定。它定期从群集中的每个DataNode接收心跳信号和Blockreport。收到心跳信号表示DataNode正常运行。Blockreport包含DataNode上所有块的列表。

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