HDFS组成架构

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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组成架构相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.HDFS概述

1.1.HDFS产出背景及意义

1.HDFS产生背景

随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

2.HDFS定义

HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

1.2.HDFS的优缺点

1.优点

  • 高容错性
  • 适合处理大数据,数据能处理GB、TB甚至PB级别的数据
  • 可构建在廉价的机器上

2.缺点

  • 不适合低延迟的数据访问
  • 无法高效对大量小文件进行存储
  • 只支持数据的append(追加)

1.3.HDFS组成架构

1.4.HDFS文件块大小

HDFS中的文件在物理上是分块存储(Block),块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中都是128M,1.x版本中是64M。

HDFS的块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置。

如果块设置的太大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间,导致程序在处理这块数据的时候,非常慢。

HDFS架构和组成

HDFS架构和组成

HDFS架构和组成
HDFS架构和组成

HDFS架构和组成


HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据,这种架构主要由四个部分组成NameNode, DataNode,client,和SencondayNameNode组成

HDFS架构和组成


NameNode(Master):

     1. 管理 HDFS 的命名空间,维护元数据。

     2.  接收客户端的请求。

     3.  管理数据块(Block)映射信息.      

     4.  配置副本策略

DataNode(Slave):

     1. 存储实际的数据块 。

     2. 执行数据块的读/写操作。

     3. 向namenode上传心跳信息。

Client(客户端):

     1、文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成Block,然后进行存储。

     2、与 NameNode 交互,获取文件的位置信息。

     3、与 DataNode 交互,读取或者写入数据。

     4、Client 提供一些命令来管理 HDFS,比如启动或者关闭HDFS。

SencondayNameNode(辅助工作者):

     1、辅助 NameNode,分担其工作量。

     2、定期合并 fsimage和fsedits,并推送给NameNode。

     3、在紧急情况下,可辅助恢复 NameNode。

以上是关于HDFS组成架构的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hadoop基础入门:HDFS

HDFS架构

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