4、HDFS概述
产生背景
随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS概念
HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。适合用来做数据分析,并不适合用来做网盘应用。
HDFS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,它可以自动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,我们不必关心。 - 适合大数据处理
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,数量相当之大。 - 流式数据访问
一次写入,多次读取,不能修改,只能追加。
它能保证数据的一致性。 - 可构建在廉价机器上
它通过多副本机制,提高可靠性。
它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失,可以通过其它副本来恢复。
缺点
- 不适合低延时数据访问
比如毫秒级的来存储数据,这是不行的,它做不到。
它适合高吞吐率的场景,就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的,比如毫秒级以内读取数据,这样它是很难做到的。 - 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。
小文件存储的寻道时间会超过读取时间,它违反了HDFS的设计目标。 - 并发写入、文件随机修改
一个文件只能有一个写,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。
HDFS架构
这种架构主要由四个部分组成,分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。
HDFS Client
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,然后进行存储。
- 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,比如启动或者关闭HDFS。
- Client可以通过一些命令来访问HDFS。
NameNode
NameNode,就是master,它是一个主管、管理者。
- 管理HDFS的名称空间。
- 管理数据块(Block)映射信息
- 配置副本策略
- 处理客户端读写请求。
DataNode
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。
Secondary NameNode
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。
- 定期合并fsimage和fsedits,并推送给NameNode。
- 在紧急情况下,可辅助恢复NameNode。
HDFS文件快大小
HDFS中的文件在物理上是分块存储(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版本中是128M,老版本中是64M。
HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。
如果寻址时间约为10ms,而传输速率为100MB/s,为了使寻址时间仅占传输时间的1%,我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。
块的大小:10ms*100*100M/s = 100M