HDFS原理及操作

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HDFS原理

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。

1. 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。由于Block在不同的Rack上都有备份，所以不再是单数据访问，所以速度和效率是非常快的。另外HDFS可以并行从服务器集群中读写，增加了文件读写的访问带宽。
2. 高容错性：系统故障是不可避免的，如何做到故障之后的数据恢复和容错处理是至关重要的。HDFS通过多方面保证数据的可靠性，多份复制并且分布到物理位置的不同服务器上，数据校验功能、后台的连续自检数据一致性功能都为高容错提供了可能。
3. 线性扩展：因为HDFS的Block信息存放到NameNode上，文件的Block分布到DataNode上，当扩充的时候仅仅添加DataNode数量，系统可以在不停止服务的情况下做扩充，不需要人工干预。

HDFS架构

如上图所示HDFS是Master和Slave的结构，分为NameNode、Secondary NameNode和DataNode三种角色。

NameNode：在Hadoop1.X中只有一个Master节点，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息、配置副本策略和处理客户端请求；
Secondary NameNode：辅助NameNode，分担NameNode工作，定期合并fsimage和fsedits并推送给NameNode，紧急情况下可辅助恢复NameNode；
DataNode：Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNode；

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Block数据块;

基本存储单位，一般大小为64M（配置大的块主要是因为：1）减少搜寻时间，一般硬盘传输速率比寻道时间要快，大的块可以减少寻道时间；2）减少管理块的数据开销，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本）

一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。如果一个文件少于Block大小，那么实际占用的空间为其文件的大小

基本的读写单位，类似于磁盘的页，每次都是读写一个块

每个块都会被复制到多台机器，默认复制3份
NameNode

存储文件的metadata，运行时所有数据都保存到内存，整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小

一个Block在NameNode中对应一条记录（一般一个block占用150字节），如果是大量的小文件，会消耗大量内存。同时map task的数量是由splits来决定的，所以用MapReduce处理大量的小文件时，就会产生过多的map task，线程管理开销将会增加作业时间。处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。因此Hadoop建议存储大文件

数据会定时保存到本地磁盘，但不保存block的位置信息，而是由DataNode注册时上报和运行时维护（NameNode中与DataNode相关的信息并不保存到NameNode的文件系统中，而是NameNode每次重启后，动态重建）

NameNode失效则整个HDFS都失效了，所以要保证NameNode的可用性
Secondary NameNode

定时与NameNode进行同步（定期合并文件系统镜像和编辑日志，然后把合并后的传给NameNode，替换其镜像，并清空编辑日志，类似于CheckPoint机制），但NameNode失效后仍需要手工将其设置成主机
DataNode

保存具体的block数据

负责数据的读写操作和复制操作

DataNode启动时会向NameNode报告当前存储的数据块信息，后续也会定时报告修改信息

DataNode之间会进行通信，复制数据块，保证数据的冗余性

Hadoop 写文件

1.客户端将文件写入本地磁盘的HDFS Client文件中

2.当临时文件大小达到一个block大小时，HDFS client通知NameNode，申请写入文件

3.NameNode在HDFS的文件系统中创建一个文件，并把该block id和要写入的DataNode的列表返回给客户端

4.客户端收到这些信息后，将临时文件写入DataNodes

4.1 客户端将文件内容写入第一个DataNode（一般以4kb为单位进行传输）
4.2 第一个DataNode接收后，将数据写入本地磁盘，同时也传输给第二个DataNode
4.3 依此类推到最后一个DataNode，数据在DataNode之间是通过pipeline的方式进行复制的
4.4 后面的DataNode接收完数据后，都会发送一个确认给前一个DataNode，最终第一个DataNode返回确认给客户端
4.5 当客户端接收到整个block的确认后，会向NameNode发送一个最终的确认信息
4.6 如果写入某个DataNode失败，数据会继续写入其他的DataNode。然后NameNode会找另外一个好的DataNode继续复制，以保证冗余性
4.7 每个block都会有一个校验码，并存放到独立的文件中，以便读的时候来验证其完整性
5.文件写完后（客户端关闭），NameNode提交文件（这时文件才可见，如果提交前，NameNode垮掉，那文件也就丢失了。fsync：只保证数据的信息写到NameNode上，但并不保证数据已经被写到DataNode中）

Rack aware（机架感知）

通过配置文件指定机架名和DNS的对应关系

假设复制参数是3，在写入文件时，会在本地的机架保存一份数据，然后在另外一个机架内保存两份数据（同机架内的传输速度快，从而提高性能）

整个HDFS的集群，最好是负载平衡的，这样才能尽量利用集群的优势

Hadoop 读文件

1. 客户端向NameNode发送读取请求
2. NameNode返回文件的所有block和这些block所在的DataNodes（包括复制节点）
3. 客户端直接从DataNode中读取数据，如果该DataNode读取失败（DataNode失效或校验码不对），则从复制节点中读取（如果读取的数据就在本机，则直接读取，否则通过网络读取）

   Hadoop 可靠性

   HDFS - 可靠性
4. DataNode可以失效
5. DataNode会定时发送心跳到NameNode。如果一段时间内NameNode没有收到DataNode的心跳消息，则认为其失效。此时NameNode就会将该节点的数据（从该节点的复制节点中获取）复制到另外的DataNode中
6. 数据可以毁坏
   无论是写入时还是硬盘本身的问题，只要数据有问题（读取时通过校验码来检测），都可以通过其他的复制节点读取，同时还会再复制一份到健康的节点中
7. NameNode不可靠

   HDFS中常用到的命令

8. hadoop fs

   hadoop fs -ls / 
    hadoop fs -lsr 
    hadoop fs -mkdir /user/hadoop 
    hadoop fs -put a.txt /user/hadoop/ 
    hadoop fs -get /user/hadoop/a.txt / 
    hadoop fs -cp src dst 
    hadoop fs -mv src dst 
    hadoop fs -cat /user/hadoop/a.txt 
    hadoop fs -rm /user/hadoop/a.txt 
    hadoop fs -rmr /user/hadoop/a.txt 
    hadoop fs -text /user/hadoop/a.txt 
    hadoop fs -copyFromLocal localsrc dst 与hadoop fs -put功能类似。 
    hadoop fs -moveFromLocal localsrc dst