Hadoop名词详解：HDFS、NameNode和DataNode

深藏阁楼爱情的钟 2022-02-04 03:15 310阅读 0赞

### **概览** ###

--------------------

首先我们来认识一下HDFS， **HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统**。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。

**HDFS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。因为小文件也占用一个块，小文件越多（1000个1k文件）块越 多，NameNode压力越大。

如：将一个大文件分成三块A、B、C的存储方式

**PS****：数据复制原则：**

除了最后一个块之外的文件中的所有块都是相同的大小。

**HDFS****的放置策略：**

是将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个位于不同（远程）机架中的节点上，而最后一个位于不同节点上远程机架。

**涉及到的属性：**

块大小：Hadoop1版本里默认为64M，Hadoop2版本里默认为128M

复制因子：每个文件加上其文件副本的份数

### **HDFS****的基本结构** ###

--------------------

![1206956-20170726135639328-1435242563.jpg][]

如上图所示，**HDFS基本结构分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode**这几个。

**NameNode**：是Master节点，有点类似Linux里的根目录。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**：保存着NameNode的部分信息（不是全部信息NameNode宕掉之后恢复数据用），是NameNode的冷备份；合并fsimage和edits然后再发给namenode。（防止edits过大的一种解决方案）

**DataNode**：一般是slaves节点（可以和master节点共存，不过消耗更大，不建议共存），负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。是NameNode的小弟。

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。**

### **NameNode****详解** ###

--------------------

**作用：**

**Namenode起一个统领的作用**，用户通过namenode来实现对其他数据的访问和操作，类似于root根目录的感觉。

Namenode包含：目录与数据块之间的关系（靠fsimage和edits来实现），数据块和节点之间的关系

**fsimage****文件与edits文件是Namenode结点上的核心文件。**

Namenode中仅仅存储目录树信息，而关于BLOCK的位置信息则是从各个Datanode上传到Namenode上的。

Namenode的目录树信息就是物理的存储在fsimage这个文件中的，当Namenode启动的时候会首先读取fsimage这个文件，将目录树信息装载到内存中。

而edits存储的是日志信息，在Namenode启动后**所有对目录结构的增加，删除，修改等操作都会记录到edits文件中，并不会同步的记录在fsimage中。**

而当Namenode结点关闭的时候，也不会将fsimage与edits文件进行合并，这个合并的过程实际上是发生在Namenode启动的过程中。

也就是说，当Namenode启动的时候，首先装载fsimage文件，然后在应用edits文件，最后还会将最新的目录树信息更新到新的fsimage文件中，然后启用新的edits文件。

整个流程是没有问题的，但是有个小瑕疵，就是**如果Namenode在启动后发生的改变过多，会导致edits文件变得非常大，大得程度与Namenode的更新频率有关系**。

那么在下一次Namenode启动的过程中，读取了fsimage文件后，会应用这个无比大的edits文件，导致启动时间变长，并且不可控，可能需要启动几个小时也说不定。

Namenode的edits文件过大的问题，也就是SecondeNamenode要解决的主要问题。

**SecondNamenode会按照一定规则被唤醒，然后进行fsimage文件与edits文件的合并，防止edits文件过大，导致Namenode启动时间过长。**

### **DataNode****详解** ###

--------------------

DataNode在HDFS中真正存储数据。

首先解释块（block）的概念：

1.  DataNode在存储数据的时候是按照block为单位读写数据的。block是hdfs读写数据的基本单位。
2.  假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每128MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是128MB大小。
3.  block本质上是一个 逻辑概念，意味着block里面不会真正的存储数据，只是划分文件的。
4.  block里也会存副本，副本优点是安全，缺点是占空间

### **SecondaryNode** ###

--------------------

执行过程：从NameNode上 下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，同时重置NameNode的edits.

**工作原理（转自“大牛笔记”的博客，由于实现是清晰，受益很大，在此不做改动）**

--------------------

**写操作：**

![1206956-20170726135944281-813896403.jpg][]

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：

**①**写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。

**②**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。

**③**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：**

![1206956-20170726135957609-1327533341.jpg][]

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**。

运算和存储在同一个服务器中，每一个服务器都可以是本地服务器

**补充**

--------------------

**元数据**

元数据被定义为：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。（类似于Linux中的i节点）

以 “blk\_”开头的文件就是 存储数据的block。这里的命名是有规律的，除了block文件外，还有后 缀是“meta”的文件 ，这是block的源数据文件，存放一些元数据信息。

**数据复制**

NameNode做出关于块复制的所有决定。它周期性地从集群中的每个DataNode接收到一个心跳和一个阻塞报告。收到心跳意味着DataNode正常运行。Blockreport包含DataNode上所有块的列表。

参考文献：

http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/

http://www.cnblogs.com/linuxprobe/p/5594431.html

**原文网址：**[https://www.cnblogs.com/wxplmm/p/7239342.html][https_www.cnblogs.com_wxplmm_p_7239342.html]

[1206956-20170726135639328-1435242563.jpg]: /images/20220204/b15740fb17b54e7e950b8d7be5a218dc.png
[1206956-20170726135944281-813896403.jpg]: /images/20220204/57d04b9198ff44cba9fb1392dbd5cf32.png
[1206956-20170726135957609-1327533341.jpg]: /images/20220204/c4f886d16bb444b98c3afee5802c20a8.png
[https_www.cnblogs.com_wxplmm_p_7239342.html]: https://www.cnblogs.com/wxplmm/p/7239342.html