Hadoop HDFS 原理详解

[Hadoop] HDFS 详解一(原理篇)

目录

  • HDFS的工做机制
  • 概述
  • HDFS 写数据流程
  • HDFS 读数据流程
  • NameNode的工做机制
  • NameNode的职责
  • 元数据的管理
  • DataNode的工做机制
  • 概述
  • 观察验证DataNode 功能

HDFS的工做机制

工做机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解,以及加强遇到各类问题时的分析解决能力,造成必定的集群运维能力。node

不少不是真正理解hadoop技术体系的人会经常以为HDFS可用于网盘类应用,但实际并不是如此。要想将技术准确用在恰当的地方,必须对技术有深入的理解。缓存

概述

  • 1.HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode
  • 2.NameNode负责管理整个文件系统的元数据(元数据就是文件数据块放置在DataNode位置和数量等信息)
  • 3.DataNode 负责管理用户的文件数据块
  • 4.文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
  • 5.每个文件块能够有多个副本,并存放在不一样的datanode上
  • 6.Datanode会按期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量
  • 7.HDFS的内部工做机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是经过向namenode申请来进行

HDFS 写数据流程

  • 概述
    客户端要向HDFS写数据,首先要跟Namenode通讯以确承认以写文件并得到接收文件block的Datanode,而后,客户端按顺序将文件逐个block传递给相应Datanode,并由接收到block的Datanode负责向其余Datanode复制block的副本
 
HDFS写数据流程图
  • 写数据步骤详解
    一、Client向Namenode通讯请求上传文件,Namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在
    二、Namenode返回是否能够上传
    三、Client请求第一个 block该传输到哪些Datanode服务器上
    四、Namenode返回3个Datanode服务器ABC
    五、Client请求3台DataNode中的一台A上传数据(本质上是一个RPC调用,创建pipeline),A收到请求会继续调用B,而后B调用C,将真个pipeline创建完成,逐级返回客户端
    六、Client开始往A上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位,A收到一个packet就会传给B,B传给C;A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
    七、当一个block传输完成以后,Client再次请求Namenode上传第二个block的服务器。

HDFS 读数据流程

  • 概述
    客户端将要读取的文件路径发送给namenode,namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而得到整个文件
 
HDFS读数据流程图
  • 读数据步骤详解
    一、跟namenode通讯查询元数据,找到文件块所在的datanode服务器
    二、挑选一台datanode(就近原则,而后随机)服务器,请求创建socket流
    三、datanode开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来作校验)
    四、客户端以packet为单位接收,如今本地缓存,而后写入目标文件

NAMENODE工做机制

  • NAMENODE职责服务器

  • 负责客户端请求的响应网络

  • 元数据的管理(查询,修改)app

  • 元数据管理
    namenode对数据的管理采用了三种存储形式:运维

  • 内存元数据(NameSystem)socket

  • 磁盘元数据镜像文件分布式

  • 数据操做日志文件(可经过日志运算出元数据)工具

  • 元数据存储机制oop

  • A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

  • B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工做目录中)

  • C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操做日志(edits文件)

    注:当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操做,操做记录首先被记入edits日志文件中,当客户端操做成功后,相应的元数据会更新到内存meta.data中

  • 元数据手动查看
    能够经过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
    bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml 
    bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

  • 元数据的checkpoint
    每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的全部edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载到内存进行merge(这个过程称为checkpoint)

  • checkpoint的详细过程

 
checkpoint 流程图
  • checkpoint操做的触发条件配置参数
    dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否知足的频率,60秒
    dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
    dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir} #以上两个参数作checkpoint操做时,secondary namenode的本地工做目录
    dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数
    dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
    dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操做记录

  • checkpoint的附带做用
    namenode和secondary namenode的工做目录存储结构彻底相同,因此,当namenode故障退出须要从新恢复时,能够从secondary namenode的工做目录中将fsimage拷贝到namenode的工做目录,以恢复namenode的元数据

DATANODE的工做机制

  • 概述

  • Datanode工做职责:
    一、存储管理用户的文件块数据
    二、按期向namenode汇报自身所持有的block信息(经过心跳信息上报)(这点很重要,由于,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题)

     <property>  
     <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
     <value>3600000</value> 
     <description>Determines block reporting interval in milliseconds.  
     </description> 
     </property>
    
  • Datanode掉线判断时限参数
    datanode进程死亡或者网络故障形成datanode没法与namenode通讯,namenode不会当即把该节点断定为死亡,要通过一段时间,这段时间暂称做超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。若是定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:
    timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval

    而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
    须要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。因此,举个例子,若是heartbeat.recheck.interval设置为5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为3(秒,默认),则总的超时时间为40秒。

           <property>  
               <name>heartbeat.recheck.interval</name>
               <value>2000</value>  
           </property>  
           <property> 
               <name>dfs.heartbeat.interval</name>  
               <value>1</value>
           </property> 

     

  • 观察验证DATANODE功能
    上传一个文件,观察文件的block具体的物理存放状况:
    在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块:
    /home/hadoop/app/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.88.3-1432458743457/current/finalized

 

转自简书:https://www.jianshu.com/p/855dff19fd66

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