一、HDFS node
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,能够运行于廉价的商用服务器上。它所具备的高容错、高可靠性、高可扩展性、高得到性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了不少便利。shell
二、HDFS 服务器
HDFS 源于 Google 在2003年10月份发表的GFS(Google File System) 论文。 架构
三、HDFS的优缺点并发
优势:app
一、高容错性负载均衡
数据自动保存多个副本。它经过增长副本的形式,提升容错性。框架
某一个副本丢失之后,它能够自动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,咱们没必要关心。机器学习
二、适合批处理分布式
它是经过移动计算而不是移动数据。
它会把数据位置暴露给计算框架。
三、适合大数据处理
处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
可以处理百万规模以上的文件数量,数量至关之大。
可以处理10K节点的规模。
四、流式文件访问
简化一致性模型,实现一次写入,屡次读取。文件一旦写入不能修改,只能追加。
它能保证数据的一致性。
五、可构建在廉价机器上
它经过多副本机制,提升可靠性。
它提供了容错和恢复机制。好比某一个副本丢失,能够经过其它副原本恢复。
缺点:
一、低延时数据访问
* 好比毫秒级的来存储数据,这是不行的,它作不到。
* 它适合高吞吐率的场景,就是在某一时间内写入大量的数据。可是 它在低延时的状况下是不行的,好比毫秒级之内读取数据,这样它 是很难作到的。
二、小文件存储
*存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文 件(默认64M))的话,它会占用 NameNode大量的内存来存储文 件、目录和块信息。这样是不可取的,由于NameNode的内存老是有 限的。
*小文件存储的寻道时间会超过读取时间,它违反了HDFS的设计目 标。
三、并发写入、文件随机修改
*一个文件只能有一个写,不容许多个线程同时写。
*仅支持数据 append(追加),不支持文件的随机修改。
hdfs的特性:
* 高容错,可扩展性及可配置性强
* 跨平台
* shell命令接口
* 机架感知功能
* 负载均衡
Web界面
4.HDFS存储数据
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据,这种架构主要由HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode四个部分组成。
一、Client:就是客户端。
文件切分。文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分红 一个一个的Block,而后进行存储。
与 NameNode 交互,获取文件的位置信息。
与 DataNode 交互,读取或者写入数据。
Client 提供一些命令来管理 HDFS,好比启动或者关闭HDFS。
Client 能够经过一些命令来访问 HDFS。
二、NameNode:就是 master,它是一个主管、管理者。
管理 HDFS 的名称空间
管理数据块(Block)映射信息
配置副本策略
处理客户端读写请求。
三、DataNode:就是Slave。NameNode 下达命令,DataNode 执行实际的操做。
存储实际的数据块。
执行数据块的读/写操做。
四、Secondary NameNode:并不是 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候,它并不能立刻替换 NameNode 并提供服务。
辅助 NameNode,分担其工做量。
按期合并 fsimage和fsedits,并推送给NameNode。
在紧急状况下,可辅助恢复 NameNode。
工做流程:
secondarynamenode通知namenode切换edits文件
secondarynamenode从namenode得到fsimage和edits(经过http)
secondarynamenode将fsimage载入内存,而后开始合并edits
secondarynamenode将新的fsimage发回给namenode
namenode用新的fsimage替换旧的fsimage
5.数据损坏处理
* 当DN(DataNode)读取block的时候,它会计算checksum;
* 若是计算后的checksum,与block建立时值不同,说明该block已经损坏。
* client读取其它DN上的block;NN(NameNode)标记该块已经损坏,而后复制block达到预期设置的文件备份数;
* DN在其文件建立后三周验证其checksum。
关注大数据and机器学习公众号,一块儿开创将来。
CLbigdata