浪潮简介HDFS

我们Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。 这篇博客就主要来讲讲HDFS吧~~~ HDFS是Hadoop Distributed File System的简称，既然是分布式文件系统，首先它必须是一个文件系统，那么在hadoop上面的文件系统会不会也像一般的文件系统一样由目录结构和一组文件构成呢？！分布式是不是就是将文件分成几部分分别存储在不同的机器上呢？！HDFS到底有什么优点值得这么小题大作呢？！...... 好吧，让我们带着疑问一个个去探索吧！ Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Apache Hadoop项目的核心组件之一，是一个分布式文件系统，设计用于处理和存储大量数据。HDFS具有高容错性和高吞吐量的特点，非常适合在大规模集群环境中运行。以下是对HDFS基本概念、数据流动过程和架构设计的详细解析。 1. HDFS 基本概念 - 数据块（Block）：HDFS以固定大小的数据块为单位存储文件，默认数据块大小为64MB。文件内容被分割成若干个数据块，分别存储在不同的数据节点上，以提高读写效率和容错性。 - 元数据节点（NameNode）：作为HDFS的中心管理节点，负责维护文件系统的命名空间，包括文件和目录的元数据。这些信息存储在一个内存中的文件系统树中，并定期持久化到磁盘以防止数据丢失。 - 数据节点（DataNode）：是实际存储数据的节点，每个DataNode负责管理其本地磁盘上的数据块，并向NameNode报告其状态。 - 第二名称节点（Secondary NameNode）：并非NameNode的备份，而是协助NameNode进行元数据管理的角色。它周期性地合并NameNode的元数据日志文件和命名空间镜像，以防止日志文件过大导致的系统性能下降。 2. 数据流 - 读文件：客户端通过FileSystem的open()函数获取文件，DistributedFileSystem通过RPC从NameNode获取文件数据块的信息。NameNode返回保存数据块的DataNode地址。客户端通过FSDataInputStream读取数据，逐个连接最近的数据节点，依次读取文件的各个数据块。 - 写文件：客户端创建文件时，DistributedFileSystem通过RPC在NameNode上创建文件。NameNode分配数据节点以存储数据块，形成一个pipeline。客户端写入数据，DFSOutputStream将数据分块写入DataNodes。如果某个DataNode在写入过程中失败，pipeline会关闭，未确认的数据块会被重新发送。 3. HDFS 架构与设计 Hadoop的设计目标是在硬件故障频繁的环境下提供高可用性和高可靠性。通过数据块的冗余复制（默认3副本），即使部分节点故障，也能保证数据的完整性。此外，HDFS的高吞吐量主要得益于MapReduce并行计算框架，使得大规模数据处理变得高效。 - 可靠性：HDFS通过数据块的多副本策略确保数据的安全性。如果一个节点失败，系统可以自动将请求重定向到其他副本节点，保证服务连续性。 - 高效性：HDFS的数据读写操作并行进行，数据块通常在本地节点上处理，减少网络传输，提高性能。 - 可扩展性：HDFS设计为可水平扩展，随着硬件设备的增加，集群可以处理更多数据和任务。 总结来说，HDFS是Hadoop的核心组件，通过分布式存储和处理，解决了大数据场景下的存储和计算问题。它的设计理念和特性使其成为大数据处理领域的重要工具。理解HDFS的工作原理和机制，对于有效利用Hadoop生态系统至关重要。