Hadoop系列之HDFS 简介(8)

╰半橙微兮° 2023-01-09 15:44 135阅读 0赞

## HDFS 简介 ##

本节我们开始介绍Hadoop生态里面的其中一个组件——HDFS，包括HDFS架构，数据是怎么在HDFS存储的，HDFS的特性，比如分布式存储、容错性，高可用，可靠性以及块概念等。另外还会涉及到HDFS的操作，比如如何从HDFS读写数据，还有HDFS的机架感知算法介绍。

HDFS（Hadoop Distribute File System）是大数据领域一种非常可靠的存储系统，它以分布式方式存储超大数据量文件，但它并不适合存储大量的小数据量文件。Hadoop HDFS是Hadoop和其他组件的数据存储层。HDFS是运行在由价格廉价的商用机器组成的集群上的，而价格低廉的机器发生故障的几率比较高，但是HDFS利用数据副本技术把数据存放在若干个机器上，保证数据的高可用性，使得数据不至于因为某几个机器发生故障发生丢失不可用的情况。HDFS以数据并发访问的方式达到高吞吐量的目的。下面开始详细介绍HDFS的各个关键点。

## HDFS 节点 ##

Hadoop是以主从结构的方式运行的，HDFS也是以同样的方式工作的，它也有有两种节点类型，分别是**namenode节点**和**datanode节点**。

![HDFS架构图][HDFS]

### HDFS Master 节点（Namenode） ###

Namenode会规范客户端对文件的访问，它维护和管理Slave节点，并把读写任务分配给Slave节点。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开，关闭，重命名文件和目录，应该把Namenode部署在高可靠的硬件上面。

### HDFS Slave 节点（Datanode） ###

在HDFS集群，Datanode节点的数量可以扩展到1000。Datanode负责数据存储，它是真正干活的节点，比如响应客户端的数据读写请求，根据Namenode的指令创建和删除block。而且还会根据副本因子把block复制到其他节点。Datanode可以部署在价格低廉的商用机器上，没必要部署在昂贵的高可用机器上。

## Hadoop HDFS 进程 ##

HDFS有2个守护进程。如下：

**Namenode**：该进程运行在master节点上。Namenode节点存储元数据，比如文件名，块数量，块副本数量，块的存储位置，以及块ID等。为了元数据的快速查询，这些都是存储在master节点的内存里面的，并在本地磁盘存储这些元数据的副本。

**Datanode**：该进程运行在Slave节点，这些节点是真正对数据进行处理和存储的节点。

## HDFS 的数据存储 ##

把文件写入到HDFS的时候，HDFS会把文件分割成很多分片，也就是块（block）。默认情况下，HDFS块大小为128MB，块大小可以按需要修改。文件分割成块之后，HDFS会把他们以分布式方式存储在集群的不多节点上。这为MapReduce在集群并行化处理数据提供了很好的基础。  
![HDFS数据存储原理][HDFS 1]

datanode根据副本因子把每个块的副本存放在集群的不用节点磁盘上，默认情况下副本因子为3，副本技术实现了数据的容错性、可靠性以及高可用特性。

## HDFS 机架感知 ##

Hadoop运行在由价格低廉的商用机器集群上，这些机器可能在不用的机架。为了数据容错，NameNode把块的副本放在多个机架上，NameNode尽量会在每个机架都存储至少一个块副本，这样如果其中一个机架发生故障，系统还是可用的。优化的副本位置使得HDFS和其他分布式文件系统拉开了差距。机架感知策略的目的是提升数据可用性、可靠性和网络带宽利用率。

## HDFS 架构 ##

![HDFS架构图][HDFS 2]  
上面这个图清楚描述了HDFS的架构。一个用于存储元数据的Namenode和多个用于存储数据的Datanode。节点是在机架上的，而数据块的副本存储在不同机架上以达到容错的目的。在下面的会介绍HDFS是如何读写文件的，在读写文件的时候，客户端需要和Namenode交互。HDFS适合一次写入多次读取的场景，文件一旦被创建并写入数据后，就不能被编辑了。

Namenode负责存储元数据而Datanode负责存储实际的数据。执行任何任务，客户端都得和Namenode进行交互，因为Namenode是整个集群的中心。

Datanode是把数据存储在本地磁盘的，它会定期给Namenode发送心跳信息，以此来表明自己处在工作状态。另外，Datanode还会根据副本因子负责把block拷贝到其他Datanode。

## Hadoop HDFS 特性 ##

HDFS具有以下特点：

*  分布式存储
 *  块
 *  副本
 *  高可用
 *  数据可靠性
 *  容错性
 *  可扩展
 *  高吞吐量

### 分布式存储 ###

HDFS会把大数据文件分割成小block，并把这些block以分布式方式存储在集群。这样MapReduce才能并行的对这些数据进行计算处理。

### 块 ###

在文件系统里面，块是文件的最小存储单位，我们不能对块做任何控制，比如修改块位置，因为这些由Namenode决定的。块的默认大小是128MB，可以根据实际需求修改该值，这个块大小默认值比操作系统的块要大得多，操作系统的块大小为4KB。

如果数据的大小比HDFS块大小还要小的话，那么块大小将等于数据的大小。比如，文件大小是129MB，那么HDFS将创建2个block，一个block的大小是默认值，即128MB，另外一个block就只有1MB，而不是128MB。

HDFS以块来存储数据的主要优势就是节省了磁盘寻道时间，另一个优势就是在mapper进程处理数据的时候，一次可以处理一个块的数据，这样一个mapper进程在同一时间可以处理大量的数据。

HDFS把文件分割成块，每个块会被存储在不同节点。默认情况下，每个块有3个副本，每个块的副本也是存储在不用节点的，这样可以达到数据容错的目的。这些块的存储位置是由Namenode决定的。

### 副本 ###

HDFS会给每个块创建副本，块的副本是存储在集群的不用节点的。HDFS会在每个机架尽量存储至少一个副本。

机架是什么呢？即存放服务器的架子。Datanode是放在机架上的，机架上所有节点通过交换机连接，所以如果交换机发生故障了，那么整个机架就变成不可用的了。但数据可以从其他机架读取到。

我们知道HDFS的默认副本因子是3，但是可以根据实际需要在hdfs-site.xml配置文件修改这个值。

### 高可用 ###

为了达到数据高可用目的，数据块的副本是存储在集群的不同节点的。默认副本因子是3，也就是说数据会在3个不同节点存储，3个节点全挂的概率比较小，所以其中某个节点或者网络挂了都不影响数据可用性。

### 数据可靠性 ###

HDFS会把根据副本因子把数据存储在不同节点，这对数据的可靠性非常有帮助的。由于HDFS的块复制技术，即使存储块的某些节点挂了，可以从其他节点获取的块数据。如果一个节点挂了，存储在该节点的块就被复制，节点挂了之后又恢复了，存储在该节点的块会被过度复制，我们需要根据情况增加或者删除块副本。这种情况下，只需要运行很少的命令，副本因子就能达到预期的值。这就是数据如何被可靠存储和提供容错以及高可用的原因。

### 容错 ###

HDFS给Hadoop和其他组件提供具有容错特性的存储层。HDFS是运行在商用硬件上的，而商用硬件奔溃率较高。因此，为了使整个系统具备较高容错性，HDFS把数据复制并存储到集群的不同机器上，默认情况下，数据会存储在3个不同的位置。这样，即使其中的某2个机器宕机了，数据仍然是可用的，进而达到不丢失数据的目的，即数据容错性。

### 可扩展性 ###

可扩展性即集群可以根据需要扩充和缩小。Hadoop HDFS可以用下面2种方式来达到扩展性目的。

1.  **给集群的节点增加更多的磁盘。**  
    我们需要编辑配置文件，并为新添加的磁盘创建相应的条目。这种方式需要停机处理，即使停机时间很少。所以人们通常更倾向于使用第二种扩展方式，即水平扩展。
2.  **给集群增加更多的节点。**  
    这种方式不需要停机，把机器加进来，做一下配置和数据平衡即可，这种方式被称为集群的水平扩展。

### 高吞吐量 ###

HDFS提供高吞吐量访问数据。吞吐量是单位时间内完成的工作量，它描述了从系统访问数据的速度，通常用它来衡量一个系统的性能。当我们执行一个任务或者一个操作的时候，这个任务会被分割成小任务并被分发到不同系统，系统将会并行且独立的执行这些分配给他们的任务。这样，一个大任务将会在非常短的时间内被执行完成。HDFS就是利用这种方式来提供高吞吐量能力的。通过并行读取数据，我们大大减少了实际读取数据的时间。

## HDFS 读写操作 ##

在Hadoop，我们需要通过程序或者命令行（CLI）和文件系统交互。

Hadoop分布式文件系统和Linux文件系统有很多相似之处。比如创建目录，拷贝文件，修改权限等。HDFS也提供不同的文件访问权限，如对用户、用户组或者其他用户的可读、可写、可执行权限。

我们可以通过浏览器查看HDFS文件目录，只需在浏览器输入下面的网址即可，你可以从该网址获取集群信息，例如已用容量、可用容量、可用节点数量，不可用节点数量等。  
[http://master-IP:50070][http_master-IP_50070]

### HDFS 读操作 ###

客户端从HDFS读取文件时，必须要先和Namenode交互，因为Namenode是唯一存储数据节点元数据的地方。数据存储在哪个Slave节点由Namenode来决定。客户端将和Namenode指定的数据节点交互，并从该节点读取数据。为了安全和身份认证，namenode会给客户端提供token，在客户端从datanode读取数据之前，客户端会把它提供给datanode做身份认证，认证成功之后，才开始读取文件。  
![HDFS数据读取原理][HDFS 3]

客户端如果想从HDFS读取数据，那么它首先必须和namenode交互，所以客户端通过分布式文件系统API给namenode发起请求，namenode会判断客户端是否有数据访问权限，如果有权限，namenode才会把数据块位置信息发送给客户端。

除了块位置信息，namenode还会给client提供一个安全token，在客户端读取数据之前，需要用它来做身份认证。

当客户端到datanode读取数据的时候，datanode会检查客户端提供的token，如果token没问题，datanode才允许客户端读取特定的数据。这时，客户端将会通过FSDataInputStream开始从datanode读取数据。客户端就是以这种方式直接从datanode读取数据的。

如果在读取数据期间datanode突然挂了，那么客户端会重新给namenode发送请求，namenode将会给它提供其他可用数据块的位置信息。

### HDFS 写操作 ###

我们知道，客户端在读文件的时候，需要先和Namenode交互，类似的，在写文件的时候，客户端也需要先和Namenode交互。因为，Namenode会提供slave节点的地址信息。

客户端一旦完成数据块的写入操作，slave节点就开始把它复制到另一个节点，这个节点会把块复制到第三个节点。因为默认的副本因子是3。副本创建完之后，slave节点会给客户端发送一个最终的确认信息。而身份认证和读操作是一样的。  
![HDFS数据写入原理][HDFS 4]

客户端想要把数据写入HDFS，它必须先和namenode交互。客户端通过DistributedFileSystem API给namenode发送请求。namenode接收到请求后，会把可以用于写入数据的datanode的位置信息返回给客户端，接着客户端会跟这些datanode交互，并开始通过FSDataOutputStream写入数据。数据写入和复制完成之后，datanode会给客户端发送一个确认信息通知它数据已经完成写入。

客户端一旦完成第一个块的写入，那么第一个datanode将会把写入的块复制到其他节点，该节点接收到块之后，开始把它复制到第三个节点。第三个节点会把数据已写入的确认信息发送给第二个datanode，而第二个datanode则会把数据已写入的确认信息发送给第一个datanode，然后第一个datanode会发送最终的确认信息（副本因子默认为3的情况下）。

当datanode复制数据块时，客户端只发送一个数据副本，而不考虑复制因子。因此，在Hadoop HDFS写入文件成本并不高，因为在多个datanode上并行地写入多个块。

[HDFS]: /images/20221119/96dd40dddc0b4588b30f228c46ed9e17.png
[HDFS 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7e2398328290ec9f63e34a63002e35c5.png
[HDFS 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/535762971c426c3f27b10758e4834f6c.png
[http_master-IP_50070]: http://master-ip:50070/
[HDFS 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/db3542cdf6c263f818d0e8d328444a23.gif
[HDFS 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6f699ae4fb957f1d71e2617e45f4d274.png