大数据笔记：HDFS原理知识

不念不忘少年蓝@ 2023-09-29 14:26 9阅读 0赞

## 一、前言 ##

博主语录：一文精讲一个知识点，多了你记不住，一句废话都没有

经典语录：张牙舞爪的人，往往是脆弱的。因为真正强大的人，是自信的，自信就会温和，温和就会坚定

## 二、思考 ##

分布式文件系统那么多 为什么hadoop项目中还要开发一个hdfs文件系统？

## 三、理论知识点 ##

*  存储模型
 *  架构设计
 *  角色功能
 *  元数据持久化
 *  安全模式 副
 *  本放置策略
 *  读写流程

## 四、存储模型 ##

*  文件线性按字节切割成块(block)，具有offset，id
 *  文件与文件的block大小可以不一样
 *  一个文件除最后一个block，其他block大小一致
 *  block的大小依据硬件的I/O特性调整
 *  block被分散存放在集群的节点中，具有location
 *  Block具有副本(replication)，没有主从概念，副本不能出现在同一个节点
 *  副本是满足可靠性和性能的关键
 *  文件上传可以指定block大小和副本数，上传后只能修改副本数
 *  一次写入多次读取，不支持修改
 *  支持追加数据

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## 五、 架构设计 ##

*  HDFS是一个主从(Master/Slaves)架构
 *  由一个NameNode和一些DataNode组成
 *  面向文件包含：文件数据(data)和文件元数据(metadata)
 *  NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树
 *  DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写
 *  DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息
 *  Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件block数据

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## 六、角色功能 ##

**NameNode**

*  完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射
 *  需要持久化方案保证数据可靠性
 *  提供副本放置策略

**DataNode**

*  基于本地磁盘存储block(文件的形式)
 *  并保存block的校验和数据保证block的可靠性
 *  与NameNode保持心跳，汇报block列表状态

## 七、元数据持久化 ##

*  任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来
 *  使用FsImage存储内存所有的元数据状态
 *  使用本地磁盘保存EditLog和FsImage
 *  EditLog具有完整性，数据丢失少，但恢复速度慢，并有体积膨胀风险
 *  FsImage具有恢复速度快，体积与内存数据相当，但不能实时保存，数据丢失多
 *  NameNode使用了FsImage+EditLog整合的方案：

1.  滚动将增量的EditLog更新到FsImage，以保证更近时点的FsImage和更小的EditLog体积

## 八、安全模式 ##

*  HDFS搭建时会格式化，格式化操作会产生一个空的FsImage
 *  当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage
 *  将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上
 *  并将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上
 *  然后删除旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了
 *  Namenode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。
 *  处于安全模式的Namenode是不会进行数据块的复制的。
 *  Namenode从所有的 Datanode接收心跳信号和块状态报告。
 *  每当Namenode检测确认某个数据块的副本数目达到这个最小值，那么该数据块就会被认为是副本安全(safely replicated)的。
 *  在一定百分比（这个参数可配置）的数据块被Namenode检测确认是安全之后（加上一个额外的30秒等待时间），Namenode将退出安全模式状态。
 *  接下来它会确定还有哪些数据块的副本没有达到指定数目，并将这些数据块复制到其他Datanode上。

## 九、HDFS中的SNN ##

**SecondaryNameNode（SNN）**

*  在非Ha模式下，SNN一般是独立的节点，周期完成对NN的EditLog向FsImage合并，减少EditLog大小，减少NN启动时间
 *  根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period 默认3600秒
 *  根据配置文件设置edits log大小 fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值默认是64MB

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## 十、Block的副本放置策略 ##

*  第一个副本：放置在上传文件的DN；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，CPU不太忙的节点。
 *  第二个副本：放置在于第一个副本不同的 机架的节点上。
 *  第三个副本：与第二个副本相同机架的节点。
 *  更多副本：随机节点。

## 十一、HDFS写流程 ##

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*  Client和NN连接创建文件元数据
 *  NN判定元数据是否有效
 *  NN处发副本放置策略，返回一个有序的DN列表
 *  Client和DN建立Pipeline连接
 *  Client将块切分成packet（64KB），并使用chunk（512B）+chucksum（4B）填充
 *  Client将packet放入发送队列dataqueue中，并向第一个DN发送
 *  第一个DN收到packet后本地保存并发送给第二个DN
 *  第二个DN收到packet后本地保存并发送给第三个DN
 *  这一个过程中，上游节点同时发送下一个packet
 *  生活中类比工厂的流水线：结论：流式其实也是变种的并行计算
 *  Hdfs使用这种传输方式，副本数对于client是透明的
 *  当block传输完成，DN们各自向NN汇报，同时client继续传输下一个block
 *  所以，client的传输和block的汇报也是并行的

## 十二、HDFS读流程 ##

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*  为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。
 *  如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。
 *  如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。
 *  语义：下载一个文件：

> Client和NN交互文件元数据获取fileBlockLocation
> 
> NN会按距离策略排序返回
> 
> Client尝试下载block并校验数据完整性

*  语义：下载一个文件其实是获取文件的所有的block元数据，那么子集获取某些block应该成立

> Hdfs支持client给出文件的offset自定义连接哪些block的DN，自定义获取数据
> 
> 这个是支持计算层的分治、并行计算的核心

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