厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》第二章分布式文件系统HDFS笔记

HDFS主要是用来做分布式文件存储

HDFS实现目标：

1. 兼容廉价的硬件设备
2. 实现流数据读写
3. 支持大数据集
4. 支持简单的文件模型
5. 强大的跨平台兼容性

HDFS自身的局限性：

1. 不适合低延迟数据访问，实时性不高
2. 无法高效存储大量小文件，索引结构非常庞大
3. 不支持多用户写入以及修改文件

相关概念：

• 块 -> 整个HDFS当中最核心的概念 默认64MB 还可以设计更大 但也不是越大越好
• 支持大规模文件存储，切割成不同的小块
• 简化系统设计，方便元数据的管理

元数据：文件是什么；文件被分成多少块；每个块和文件是怎么映射的；每个块被存储在那个服务器上面。

适合数据备份，一个块被冗余存储到不同的设备上去

HDFS两大组件：

1、NameNode -> 整个HDFS集群的管家，相当于数据目录

　　NameNode核心结构：

　　　　FsImage，保存系统的文件树

• 　　　　　　维护：文件的复制等级
• 　　　　　　块大小以及组成文件的块
• 　　　　　　修改和访问时间
• 　　　　　　访问权限

　　　　EditLog：记录对数据进行的诸如创建、删除、重命名等操作

每次shell命令启动，FsImage和EditLog合并，形成元数据，之后形成新的FsImage和一个空的EditLog，但是EditLog随着操作的增加，也会不断增大，这时候就需要一个Secondary NameNode来处理。

Secondary NameNode解决的问题：

• 为NameNode做冷备份
• 处理EditLog

定期地和名称节点进行通信，要名称节点停止使用EditLog文件，拖拽到自己上，之后名称节点生成一个新的Edit.new重新进行读写。然后SecondaryNameNode把FsImage和EditLog拷贝到本地，合并成一个新的FsImage
，之后再发送给名称节点，这样既实现了冷备份，又解决了Editlog不断增大的问题。

2、DataNode -> 存储实际数据,保存到磁盘，存到本地的linux文件系统中

HDFS命名空间：

目录/文件/块

HDFS局限性：

• 命名空间限制，名称节点是保存在内存中的，因此容纳的对象的个数会受到空间大小的限制。
• 性能的瓶颈：整个分布式文件的吞吐量，受限于单个名称节点的吞吐量
• 隔离问题：由于集群中只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此无法对不同的应用程序进行隔离
• 集群的可用性：一旦这个唯一的名称节点发生故障，会导致整个集群不可用。

第二名称节点为冷备份，并不是热备份，所谓热备份是一个发生故障之后，第二个马上顶上去可以直接使用，而冷备份是第一个发生故障后，必须停止一段时间，慢慢恢复，之后提供对外服务。

HDFS1.0版本就存在单点故障问题，到了HDFS2.0便提供了热备份，设置了两个名称节点。

HDFS的存储原理{冗余数据保存的问题，数据保存策略问题，数据恢复的问题}

1. 冗余数据保存的问题：因为底层会不断的出故障，冗余数据保存的默认因子是3，默认数据块保存3份，可以进行个性化设置。（加快数据传输速度，很容易检查数据错误，保证数据可靠性）
2. 数据保存策略问题：若是集群内发起的，首先放到发起的数据节点。若不是集群中的，则挑选一个磁盘不太满，cpu不太忙的节点上。第二副本放在不同机架的节点，第三个放到相同机架的别的节点上。
3. 数据读取：调用API计算所属的机架ID，选取最近的。没有发现则随机选一个副本读取数据。
4. 数据恢复的问题：名称节点出错（第二名称节点备份恢复），数据节点出错（根据数据节点发送的心跳信息，若不可用了，则标志为宕机，再复制一份到别的机器），数据本身出错（通过校验码验证数据是否出来问题，进行冗余副本的再次复制）。
5. HDFS常用命令：

厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》第二章分布式文件系统HDFS笔记

原文：https://www.cnblogs.com/zxgCoding/p/12638189.html