HDFS架构设计

Posted 2021-04-10 杉沐先生

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简述

HDFS（Hadoop Distributed File System），作为Google File System（GFS）的实现，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，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、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）的应用处理带来了很多便利。

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优缺点

HDFS特点：

1. 高容错性、可构建在廉价机器上

2. 适合批处理

3. 适合大数据处理

4. 流式文件访问

HDFS局限：

1. 不支持低延迟访问

2. 不适合小文件存储

3. 不支持并发写入

4. 不支持修改 

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架构介绍

HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。 

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读、写文件过程

从HDFS读取内容

1、首先调用DistributedFileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。

2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面。

3、前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成 DFSInputStream 对象，DFSInputStream可以方便的管理DataNode和NameNode数据流。客户端调用read方法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的DataNode并连接DataNode。

4、数据从DataNode源源不断的流向客户端。

5、如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的DataNode连接，接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。

6、如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去NameNode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。

向HDFS写入内容

1.客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法，创建一个新的文件。

2.DistributedFileSystem通过RPC（远程过程调用）调用NameNode，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NameNode会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NameNode 就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。

3.前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream，DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列data queue。

4.DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的DataNode，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中，第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中，以此类推。

5.DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。

6.客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。

7.DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。