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【Hadoop】HDFS的运行原理

 结局丶都一样
发布于 2017/04/07 15:13
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简介

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文英文)。

HDFS有很多特点

    ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。

    ② 运行在廉价的机器上。

    ③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。

如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

NameNode:是Master节点,是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;

SecondaryNameNode:是一个小弟,分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

DataNode:Slave节点,奴隶,干活的。负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。

热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失。

fsimage:元数据镜像文件(文件系统的目录树。)

edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时,从namenode上,获取fsimage和edits来进行合并,然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

 

 

工作原理

写操作:

有一个文件FileA,100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

 

a. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;

b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①------>。

c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②--------->。

    Block1: host2,host1,host3

    Block2: host7,host8,host4

    原理:

        NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。

        若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。

        若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

    流式写入过程,

        1>将64M的block1按64k的package划分;

        2>然后将第一个package发送给host2;

        3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;

        4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。

        5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。

        6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。

        7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

        8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。

        9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。

        10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

分析,通过写过程,我们可以了解到:

    写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。

    在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。

    挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。

 

读操作:

 

读操作就简单一些了,如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。 

 

那么,读操作流程为:

a. client向namenode发送读请求。

b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。

    block1:host2,host1,host3

    block2:host7,host8,host4

c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;

 

上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:

优选读取本机架上的数据

 

 

HDFS中常用到的命令

1、hadoop fs

+ View Code

2、hadoop fsadmin 

+ View Code

3、hadoop fsck

4、start-balancer.sh

本文转载自:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html

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