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分布式檔案系統 HDFS

2021-09-22 08:15:04 其他

文章目錄

  • 分布式檔案系統介紹
  • HDFS 2.x 架構
  • 資料副本
  • 副本的放置策略
  • 心跳機制
  • 資料完整性
  • HDFS 的特點
  • HDFS 讀資料原理
  • HDFS 寫資料原理
  • HDFS 讀寫故障處理

分布式檔案系統介紹

  • 普通的檔案系統只需要單個計算機節點就可以完成檔案的存盤和處理, 單個計算機節點由處理器、記憶體、高速快取和本地磁盤構成
  • 分布式檔案系統把檔案分布存盤到多個計算機上, 構成計算機集群, 集群中的節點都是由普通硬體構成的, 大大降低了硬體上的開銷

  • 分布式檔案系統在物理結構上是由計算機集群中的多個節點構成的, 這些節點分為兩類, 一類叫 “主節點” (Master Node) 或者也被稱為 “名稱節點” (NameNode), 另一類叫 “從節點” (Slave Node)或者也被稱為 “資料節點” (DataNode)

HDFS 2.x 架構

  • NameNode 負責執行有關檔案系統命名空間的操作, 比如打開、關閉、重命名檔案和目錄，還負責集群元資料的存盤, 記錄著檔案中各個資料塊的位置資訊
  • DataNode 維護 Block 塊的資訊, 負責提供來自檔案系統客戶端的讀寫請求, 執行塊的創建, 洗掉等操作
  • DataNode 同時向兩個 NameNode 匯報 Block 塊資訊
  • ActivateNameNode 將 EditsLog 檔案寫入 JournalNode 服務器
  • StandbyNameNode 從 JournalNode 服務器讀取 EditsLog 檔案

資料副本

  • Hadoop 被設計運行在廉價的機器上, 這意味著硬體是不可靠的, 為了保證容錯性, HDFS 提供了資料副本機制
  • HDFS 將每一個檔案切分為一系列 Block 塊并分布在不同節點上, 每個塊由多個副本保證容錯
  • Block 塊的大小和副本數可以自行配置, 默認情況下 Block 塊大小為128M, 副本數為3個

副本的放置策略

  • HDFS 通常分布在多個機架的多臺服務器上, 不同機架上的兩臺服務器之間通過交換機進行通訊
  • 在大多數情況下, 同一機架中的服務器間的網路帶寬大于不同機架中的服務器之間的帶寬, 因此 HDFS 采用機架感知副本放置策略, 此策略可以減少機架間的寫入流量, 提高寫入性能
  • 當副本數為3時,
    • 在寫入程式位于 DataNode 上時, 優先將第一個副本放在該 DataNode 上, 否側放在隨機一臺 DataNode 上
    • 第二個副本放在另一臺機架的節點上
    • 第三個部分放在和第二個副本相同機架的不同節點上

心跳機制

  • 每個 DataNode 定期向 NameNode 發送心跳資訊, 如果 NameNode 超過指定時間沒有收到心跳訊息, 則將 DataNode 標記為死亡
  • NameNode 不會將任何新的 IO 請求轉發給標記為死亡的 DataNode, 也不會再使用這些 DataNode 上的資料
  • 由于 DataNode 不再可用, 可能會導致某些塊的副本數小于指定值, NameNode 會跟蹤這些塊, 再必要的時候進行重新復制

資料完整性

  • 由于存盤設備故障等原因, 存盤再 DataNode 上的資料塊也會發生損壞
  • HDFS 提供了資料完整性校驗機制來保證資料的完整性
  • 當客戶端創建 HDFS 檔案時, 它會計算檔案的每個塊的校驗和, 并將校驗和存盤在同一 HDFS 命名空間下的單獨的隱藏檔案中
  • 當客戶端檢索檔案內容時, 它會驗證從每個 DataNode 接受的資料的校驗和是否匹配
  • 如果匹配失敗, 證明檔案已經損壞, 此時客戶端會選擇從其他 DataNode 獲取該塊的其他可用副本

HDFS 的特點

  • 高容錯 : 由于 HDFS 采用資料的多副本方案，所以部分硬體的損壞不會導致全部資料的丟失
  • 高吞吐量 : HDFS 設計的重點是支持高吞吐量的資料訪問，而不是低延遲的資料訪問，
  • 大檔案支持 : HDFS 適合于大檔案的存盤，檔案的大小應該是是 GB 到 TB 級別的，
  • 簡單一致性模型 : HDFS 更適合于一次寫入多次讀取 (write-once-read-many) 的訪問模型，支持將內容追加到檔案末尾，但不支持資料的隨機訪問，不能從檔案任意位置新增資料
  • 跨平臺移植性 : HDFS 具有良好的跨平臺移植性，這使得其他大資料計算框架都將其作為資料持久化存盤的首選方案

HDFS 讀資料原理

HDFS 寫資料原理




HDFS 讀寫故障處理

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