HDFS架构概述

Posted 2023-04-04 TinaGioro

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了HDFS架构概述相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

以下内容皆来自于网络，只以学习为目的，不用于任何商业任务

HDFS 系统架构

1、块（Block）：将一个文件进行分块，默认大小在Hadoop2.x的版本中是128M，老版本是64M。写入后不能修改，但是可以追加。
2、NameNode 名称节点（NameNode）：是master节点，保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息，如果主NameNode 失效，切换到Secondary NameNode。处理客户端读写请求。
3、数据节点（DataNode）：是slave节点，分布在廉价的计算机上，用于存储Block块文件。
4、客户端（Client）：它与namenode进行交互获取文件的位置信息；与datanode交互，读取或写入数据。
5、ScondaryNameNode：并非NameNode的热备，当NameNode挂掉的适合，它并不能马上替换NameNode并提供服务辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode。在紧急情况下，可辅助恢复NameNode

不同分块并行读写操作，提高吞吐量。

NameNode

NameNode管理文件系统的命名空间，它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录，即元数据（MetaData）。元数据有三种存储方式：

内存元数据，目的是提升性能，定期从磁盘加载一份镜像到内存中。
命名空间镜像文件（fsImage），保存整个文件系统的目录树。
编辑日志文件（edits），记录文件系统元数据发生的所有更改，如文件的删除或添加等操作信息。
如果NameNode不可用，那么等同于整个HDFS文件系统不可用。如果NameNode由于故障导致磁盘数据丢失，那么等同于整个HDFS文件系统数据丢失。如果NameNode块映射关系的内存爆满，那么等同于整个HDFS文件系统无法再继续存储，也就是意味着NameNode内存决定了HDFS能够存储的块数量。

HDFS 写数据

解释：

比如客户端想上传200m 的一个文件，它首先对文件做一个分块的处理，将200m的文件分成两块，一块大小是128m 另外一块大小是 72m。

接下来客户端创建一个Distributed File System，通过FS模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否存在，父目录是否存在。返回是否可以上传。如果可以上传，客户端请求第一个block上传到哪几个Datanode的服务器上。NameNode 检测datanode 信息池，返回可用的3个datanode。这3个datamode是按照网络拓扑排序的，离客户端越近的会有优先级。

接下来客户端通过 FSDataOutputStream 模块与 dn1 建立连接，请求数据传输，并建立Pipeline 管道。在dn1与dn2、dn2 与 dn3之间建立通道。建立管道的意义是说如果没有管道需要上传3次给dn1 dn2 和 dn3。 pipeline 建立完毕后会返回成功信息。

接下来第7步，建立信息传输流，客户端开始往 dn1上传第一个block，以packet 为单位传输数据，大小为 64k。dn1 接收到渊源不断的数据包会复制保存，然后不做拦截，数据包通过pipeline 管道流向dn2，复制保存，再到dn3。

数据保存成功后，客户端会再次请求namenode上传第二个block。
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版权声明：本文为CSDN博主「蕾欧娜等等」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38746310/article/details/108087122

HDFS读数据

读数据流程相比于写会更简单一些。

客户端依然需要通过 DistributedFilesystem 向NameNode 请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到目标文件块所在的DataNode 地址。并返回给客户端。

客户端会按照就近原则，然后选一台Datanode 服务器，建立连接，请求读取数据。然后DataNode 开始传输数据给客户端（先从磁盘里读取数据输入流，以Packet为单位来做检验）

客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
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SecondaryNameNode介绍

问题产生：NameNode中的元数据存储在内存中，存在断电后，元数据丢失的问题。

解决方案：在磁盘中产生FsImage备份元数据。

新的问题：当在内存中的元数据更新时，若同时更新 FsImage，会让效率降低，不更新会产生不一致问题。

解决方案：引入 Edits 文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到 Edits 中。当 NameNode 节点断电，可以通过 FsImage 和 Edits 的合并，合并元数据。

新的问题：长时间添加数据到 Edits 中，会导致文件数据过大，效率降低，断电恢复元数据的时间过长。因此需要的定期进行 FsImage 和 Edits 的合并。若由 NameNode 节点来完成该操作，效率又会降低。

解决方案：引入新的节点 SecondaryNameNode，专门用于 FsImage 和 Edits 的合并。

Fsimage: NameNode 内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits: 记录客户端更新元数据信息的每一步操作(可通过 Edits 运算出元数据)。

NameNode 启动时，先滚动 Edits 并生成一个空的 edits.inprogress，然后加载 Edits 和 Fsimage 到内存中，此时 NameNode 内存就持有最新的元数据信息。

Client 开始对 NameNode 发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到 edits.inprogress 中(查询元数据的操作不会被记录在 Edits 中，因为查询操作不会更改元数据信息)，如果此时 NameNode 挂掉，重启后会从 Edits 中读取元数据的信息。然后，NameNode 会在内存中执行元数据的增删改的操作。

由于 Edits 中记录的操作会越来越多，Edits 文件会越来越大，导致 NameNode 在启动加载 Edits 时会很慢，所以需要对 Edits 和 Fsimage 进行合并(所谓合并，就是将 Edits 和 Fsimage 加载到内存中，照着 Edits 中的操作一步步执行，最终形成新的 Fsimage)。 SecondaryNameNode 的作用就是帮助 NameNode 进行 Edits 和 Fsimage 的合并工作。

SecondaryNameNode 首先会询问 NameNode 是否需要 CheckPoint(触发 CheckPoint 需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和 Edits 中数据写满了)。直接带回 NameNode 是否检查结果。SecondaryNameNode 执行 CheckPoint 操作，首先会让 NameNode 滚动 Edits 并生成一个空的 edits.inprogress，滚动 Edits 的目的是给 Edits 打个标记，以后所有新的操作都写入 edits.inprogress，其他未合并的 Edits 和 Fsimage 会拷贝到 SecondaryNameNode 的本地，然后将拷贝的 Edits 和 Fsimage 加载到内存中进行合并，生成 fsimage.chkpoint，然后将 fsimage.chkpoint 拷贝给 NameNode，重命名为 Fsimage 后替换掉原来的 Fsimage。 NameNode 在启动时就只需要加载之前未合并的 Edits 和 Fsimage 即可，因为合并过的 Edits 中的元数据信息已经被记录在 Fsimage 中。
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DataNode 工作机制

一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性(1 小时)的向 NameNode 上报所有的块信息。
心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
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HDFS 文件系统高可用性

HDFS的高可用指的是HDFS持续对各类客户端提供读、写服务的能力，因为客户端对HDFS的读、写操作之前都要访问name node服务器，只有从name node获取元数据之后才能继续进行读、写。所以HDFS的高可用的关键在于name node上的元数据持续可用。
在 hadoop 1.x 的 HDFS 框架中只存在一个 namenode 节点，当这个 namenode 节点出现内存溢出、宕机等意外情况之后，整个系统就会停止服务，直到我们重启这个 namenode 节点。为了解决这个问题，在 hadoop2.x 的 HDFS 框架中，实现了 HA 的机制。
在高可用配置下，edit log不再存放在NameNode，而是存放在一个共享存储的地方，这个共享存储由奇数个Journal Node组成，一般是3个节点(JN小集群)，每个JN专门用于存放来自NN的 edit 日志，edit 日志由活跃状态的名称节点写入JN小集群。

解释：

Active NameNode 和 Standby NameNode：两台 NameNode 形成互备，一台处于 Active 状态，为主 NameNode，另外一台处于 Standby 状态，为备 NameNode，只有主 NameNode 才能对外提供读写服务。

主备切换控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作为独立的进程运行，对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换，当然 NameNode 目前也支持不依赖于 Zookeeper 的手动主备切换。

Zookeeper 集群：为主备切换控制器提供主备选举支持。

共享存储系统：共享存储系统是实现 NameNode 的高可用最为关键的部分，共享存储系统保存了 NameNode 在运行过程中所产生的 HDFS 的元数据。Active NameNode 和 Standby NameNode 通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换的时候，新的主 NameNode 在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务。
可以看出，这里的核心是共享存储的实现，下面为大家介绍一种基于 QJM（Quorum Journal Manager）的默认存储方案。方案合并到 HDFS 的 trunk 之中并且作为默认的共享存储实现。

共享存储系统QJM

基于 QJM 的共享存储系统主要用于保存 EditLog，并不保存 FSImage 文件。FSImage 文件还是在 NameNode 的本地磁盘上。
QJM 共享存储的基本思想来自于 Paxos 算法，采用多个称为 JournalNode 的节点组成的 JournalNode 集群来存储 EditLog。每个 JournalNode 保存同样的 EditLog 副本。每次 NameNode 写 EditLog 的时候，除了向本地磁盘写入 EditLog 之外，也会并行地向 JournalNode 集群之中的每一个 JournalNode 发送写请求，只要大多数 (majority) 的 JournalNode 节点返回成功就认为向 JournalNode 集群写入 EditLog 成功。
如果有 2N+1 台 JournalNode，那么根据大多数的原则，最多可以容忍有 N 台 JournalNode 节点挂掉。

Active NameNode 提交 EditLog 到 JournalNode 集群
Standby NameNode 从 JournalNode 集群同步 EditLog

虽然 Active NameNode 向 JournalNode 集群提交 EditLog 是同步的，但 Standby NameNode 采用的是定时从 JournalNode 集群上同步 EditLog 的方式，那么 Standby NameNode 内存中文件系统镜像有很大的可能是落后于 Active NameNode 的，所以 Standby NameNode 在转换为 Active NameNode 的时候需要把落后的 EditLog 补上来。

HDFS 容错机制

HDFS 是具有很好的容错性的分布式存储系统，它利用复制技术实现数据容错能力，数据会被复制多份并存储在集群的不同节点。这样，集群中的某些机器宕机了，数据还可以从其他正常运行的机器获取。如果有一个机器宕机了，HDFS 会在其他可用的机器创建数据的副本，来保证该数据的副本数与集群的副本因子是一致的。

故障类型
我们来看看出现的故障类型。
• 节点失败：即DataNode节点失败。
• 网络故障：无法发送和接收数据。
• 数据损坏：数据在不稳定的网络传输中或在硬盘中存储出错。

故障检测机制
针对这三类故障的检测机制是这样的。

节点失败检测机制
• 每个DataNode以固定的周期向NameNode 发送心跳信号，通过这种方法告诉 NameNode 它们在正常工作。如果在一定的时间内 NameNode 没有收到 DataNode 心跳，就认为该 DataNode 宕机了。
通信故障检测机制
• 只要发送了数据，接收方就会返回确认码。如果经过几次重试之后，还是没有收到确认码，发送方会认为主机挂了或网络发生故障。
数据错误检测机制
• 在传输数据的时候，同时会发送总和检验码，当数据存储到硬盘时，总和检验码也会被存储。
• 所有的 DataNode 都会定期向 NameNode 发送数据块的存储状况。
• 在发送数据块报告前，会先检查总和校验码是否正确，如果数据存在错误就不发送该数据块的信息。

数据块存储故障：数据存储的故障容错，这块主要是磁盘介质，存储数据可能会出现错乱。在DataNode数据块上存储数据时会计算并存储校验和，当对该数据块进行读操作时会计算数据校验和，如果一场就会转而去读其他DataNode节点的备份数据。
DataNode节点故障主要是通过心跳机制，DataNode会定期通过心跳去NameNode保持联系，Namenode监测到DataNode超时没有心跳后，就会查其元数据，通知其他节点复制失效节点上的数据块到其他服务器上，保证副本数量，磁盘故障的话DataNode也是类似处理，DataNode检测到磁盘故障后，将故障块反馈给namenode进行数据块复制。