大数据技术之HDFS

1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)

HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的,在廉价的硬件上部署。HDFS提供以高吞吐量访问应用数据的能力,非常适合拥有大数 据集的应用。HDFS放宽了一些POSIX的需求,允许对文件系统数据的流式访问。HDFS源自为Apache Nutch Web搜索引擎项目建立的框架,是Apache Hadoop的核心项目。

1.1HDFS优缺点

优点

  1. 高容错性
    1.1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
    1.2 某一个副本丢失之后,他可以自动恢复

  2. 适合处理大数据
    2.1数据规模:能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据
    2.2 文件规模:能够处理百万规模以上的文件数量,数据相当之大

  3. 可构建在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性

缺点

  1. 不适合低延时数据访问,比如毫秒级别的存储数据,是做不到的
  2. 无法高校的对大量小文件进行存储
    2.1存储大量小文件的话,它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的,因为NameNode的内存总是有限的;
    2.2小文件存储的寻址时间会超过读取时间,它违背了HDFS的设计目标
  3. 不支持并发写入、文件随时修改。
    3.1一个文件只能有一个写,不允许多个线程同时写;
    3.2仅支持数据append(追加),不支持文件的随机修改

2.HDFS组成架构

改编版
大数据技术之HDFS

原版本
大数据技术之HDFS
大数据技术之HDFS

如图所示,HDFS是主/从架构。一个HDFS集群有一个NameNode进程,它负责管理文件系统的命名空间,这里所说的命名空间是指一种层次化的文件组织形式。 NameNode进程控制被客户端访问的文件,运行NameNode进程的节点是HDFS的主节点。HDFS还有许多DataNode进程,通常集群中除NameNode外的每个节点都运行一个 DataNode进程,它管理所在节点上的存储。运行DataNode进程的节点是HDFS的从节点,又称工作节点。HDFS维护一个文件系统命名空间,并允许将用户数据存储到文件 中。在系统内部,一个文件被分成多个数据块,这些数据块实际被存储到DataNode所在节点上。NameNode不仅执行文件系统命名空间上的打开文件、关闭文件、文件和目 录重命名等操作,还要维护数据块到DataNode节点的映射关系。DataNode不仅负责响应文件系统客户端的读写请求,还依照NameNode下达的指令执行数据块的创建、删除 和复制等操作。

NameNode和DataNode进程运行在通用的机器上,这些机器通常安装Linux操作系统。HDFS是用Java语言开发的,任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode 进程。使用平台无关的Java语言,意味着HDFS可以部署在大范围的主机上。典型的部署是一台专用服务器作为主节点,只运行NameNode进程。集群中的其他机器作为从 节点,每个上面运行一个DataNode进程。一台主机上不能同时运行多个DataNode进程。
集群中NameNode的存在极大地简化了系统架构。NameNode所在的主节点是HDFS的仲裁人和所有元数据的知识库。这样的系统设计下,用户数据永远不会存储在主节点上。
HDFS支持传统的层次形文件组织。用户或应用可以创建目录,也可以在目录中存储文件。HDFS命名空间的层次结构与其他文件系统类似,能执行创建、删除文件, 把一个目录中的文件移动到另外的目录中,修改文件名称的操作。HDFS支持配置用户配额和访问权限,但不支持软连接和硬连接。命名空间及其属性的任何变化都被 NameNode所记录。应用可以指定一个HDFS文件的副本数。文件的副本数被称为该文件的复制因子,这个信息被NameNode存储。

3.HDFS体系结构

大数据技术之HDFS

4.HDFS读数据过程

版本一:
大数据技术之HDFS
版本二:
大数据技术之HDFS
1)客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode通过查询元数据,找到文件块所在的DataNode地址。
2)挑选一台DataNode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。
3)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)。
4)客户端以Packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

5. HDFS写数据过程

版本一:
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版本二:
大数据技术之HDFS
1)客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。
2)NameNode返回是否可以上传。
3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。
4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1、dn2、dn3。
5)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。
6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7)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传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
8)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步)。

6. HDFS主要组件的功能

大数据技术之HDFS

7.NameNode和SecondaryNameNode

NN和2NN工作机制
思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的?
首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低。因此,元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage
这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时,如果同时更新FsImage,就会导致效率过低,但如果不更新,就会发生一致性问题,一旦NameNode节点断电,就会产生数据丢失。因此,引入Edits文件(只进行追加操作,效率很高)。每当元数据有更新或者添加元数据时,修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样,一旦NameNode节点断电,可以通过FsImage和Edits的合并,合成元数据。
但是,如果长时间添加数据到Edits中,会导致该文件数据过大,效率降低,而且一旦断电,恢复元数据需要的时间过长。因此,需要定期进行FsImage和Edits的合并,如果这个操作由NameNode节点完成,又会效率过低。因此,引入一个新的节点SecondaryNamenode,专门用于FsImage和Edits的合并

1. 第一阶段:NameNode启动
(1)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。
(2)客户端对元数据进行增删改的请求。
(3)NameNode记录操作日志,更新滚动日志。
(4)NameNode在内存中对数据进行增删改。
2. 第二阶段:Secondary NameNode工作
(1)Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
(2)Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
(3)NameNode滚动正在写的Edits日志。
(4)将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
(5)Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存,并合并。
(6)生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
(7)拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
(8)NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

NN和2NN工作机制详解:
Fsimage:NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits:记录客户端更新元数据信息的每一步操作(可通过Edits运算出元数据)。
NameNode启动时,先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,然后加载Edits和Fsimage到内存中,此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求,这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中(查询元数据的操作不会被记录在Edits中,因为查询操作不会更改元数据信息),如果此时NameNode挂掉,重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后,NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。
由于Edits中记录的操作会越来越多,Edits文件会越来越大,导致NameNode在启动加载Edits时会很慢,所以需要对Edits和Fsimage进行合并(所谓合并,就是将Edits和Fsimage加载到内存中,照着Edits中的操作一步步执行,最终形成新的Fsimage)。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。
SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint(触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个,定时时间到和Edits中数据写满了)。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作,首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,滚动Edits的目的是给Edits打个标记,以后所有新的操作都写入edits.inprogress,其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地,然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并,生成fsimage.chkpoint,然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode,重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可,因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。