Hadoop中HDFS的工做原理

HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。

HDFS有不少特色：

    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。（商用机）

    ③ 适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。而后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。若是小文件太多，那内存的负担会很重。

如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

NameNode：是Master节点，是大领导。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：是一个小弟，分担大哥namenode的工做量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits而后再发给namenode。

DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操做。

热备份：b是a的热备份，若是a坏掉。那么b立刻运行代替a的工做。

冷备份：b是a的冷备份，若是a坏掉。那么b不能立刻代替a工做。可是b上存储a的一些信息，减小a坏掉以后的损失。

fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）

edits：元数据的操做日志（针对文件系统作的修改操做记录）

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，而后再发送给namenode。减小namenode的工做量。因此讲secondarynamenode，单独放置到一台机器上，能够增大冗余，可是有可能会丢失一小时内处理的数据。

 

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工做原理

写操做：

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。分红两块，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具备RackAware机架感知功能，这个能够配置。

        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，不一样机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另外一个节点上；其余副本随机挑选。

        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，不一样副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另外一个节点上；其余副本随机挑选。

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>而后将第一个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，经过写过程，咱们能够了解到：

    ①写1T文件，咱们须要3T的存储，3T的网络流量贷款。

    ②在执行读或写的过程当中，NameNode和DataNode经过HeartBeat进行保存通讯，肯定DataNode活着。若是发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其余节点去。读取时，要读其余节点去。

    ③挂掉一个节点，不要紧，还有其余节点能够备份；甚至，挂掉某一个机架，也不要紧；其余机架上，也有备份。

 

读操做：

 

读操做就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。 

 

那么，读操做流程为：

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的位置是有前后顺序的，先读block1，再读block2。并且block1去host2上读取；而后block2，去host7上读取；

 

上面例子中，client位于机架外，那么若是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。

 

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HDFS中经常使用到的命令

一、hadoop fs

hadoop fs -ls /
hadoop fs -lsr
hadoop fs -mkdir /user/hadoop
hadoop fs -put a.txt /user/hadoop/
hadoop fs -get /user/hadoop/a.txt /
hadoop fs -cp src dst
hadoop fs -mv src dst
hadoop fs -cat /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -rm /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -rmr /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -text /user/hadoop/a.txt
hadoop fs -copyFromLocal localsrc dst 与hadoop fs -put功能相似。
hadoop fs -moveFromLocal localsrc dst 将本地文件上传到hdfs，同时删除本地文件。

二、hadoop fsadmin 

hadoop dfsadmin -report
hadoop dfsadmin -safemode enter | leave | get | wait
hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth 1000

三、hadoop fsck

四、start-balancer.sh

 

注意，看了hdfs的布局，以及做用，这里须要考虑几个问题：

一、既然NameNode，存储小文件不太合适，那小文件如何处理？

二、NameNode在内存中存储了meta等信息，那么内存的瓶颈如何解决？

三、Secondary是NameNode的冷备份，那么SecondaryNamenode和Namenode不该该放到一台设备上，由于Namenode宕掉以后，SecondaryNamenode通常也就死了，那讲SecondaryNameNode放到其余机器上，如何配置？

四、NameNode宕机后，如何利用secondaryNameNode上面的备份的数据，恢复Namenode？

五、设备宕机，那么，文件的replication备份数目，就会小于配置值，那么该怎么办？