大数据实战项目必备技术技能：分布式文件系统HDFS

Posted 2021-04-14 大数据技术工程师

导读： HDFS 是Hadoop Distibuted File System 的缩写，是一个高度容错的分布式文件系统，属于Apache的一个子项目，也算是google GFS的开源实现。现Hadoop作用于国内外各个领域大小不同公司的具体线上业务，适合存储海量的数据（TB及PB），底层使用的就是HDFS作为其存储。HDFS可以利用廉价的普通服务器作为其存储，组件一个大规模存储集群，为各类计算提供数据访问的基础。

1、HDFS产生背景

随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，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概念

HDFS，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的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。

3、HDFS 特点

1、基于“一次写入，多次读取“模型，支持高吞吐量的访问，不适合文件反复修改场景；

2、开源；

3、自动将处理逻辑与存储数据位置就近分配原则，提高数据处理的效率；

4、 HDFS的专业术语概念

1、数据块

HDFS默认最基本的存储单位是64MB的数据块，大小通过配置可调；对于存储空间未达到数据块大小的文件，这个文件也不会占用整个数据块的存储空间；

2、元数据节点（namenode）

元数据节点算是HDFS中非常重要的一个概念，管理文件系统的命令空间，将所有文件和文件夹的元数据保存在文件系统树种，通过在硬盘保存避免丢失，采用文件命名空间镜像（fs image）及修改日志（edit log）方式保存；

3、数据节点（DataNode）

数据节点即是真正数据存储的地方。加

4、从元数据节点（secondary namenode）

字面看起来像是元数据节点的备用节点，但实际不然，它和元数据节点是负责不同的事情，主要负责周期性将命名空间镜像与修改日志文件合并，避免文件过大，合并过后文件会同步至元数据节点，同时本地保存一份，以在故障时恢复；

5、HDFS优缺点

1 优点

1）高容错性

（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性；

（2）某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。

2）适合大数据处理

（1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；

（2）文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

3）流式数据访问，它能保证数据的一致性。

4）可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

2 缺点

1）不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。

2）无法高效的对大量小文件进行存储。

（1）存储大量小文件的话，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，因为NameNode的内存总是有限的；

（2）小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

3）并发写入、文件随机修改。

（1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；

（2）仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

6、HDFS组成架构

HDFS的架构图

这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。

1）Client：就是客户端。

（1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的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；

（5）Client可以通过一些命令来访问HDFS；

2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。

（1）管理HDFS的名称空间；

（2）管理数据块（Block）映射信息；

（3）配置副本策略；

（4）处理客户端读写请求。

3） DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。

（1）存储实际的数据块；

（2）执行数据块的读/写操作。

4） Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。

（1）辅助NameNode，分担其工作量；

（2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode；

（3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

5 、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版本中是128M，老版本中是64M。

HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大，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。因而，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。

如果寻址时间约为10ms，而传输速率为100MB/s，为了使寻址时间仅占传输时间的1%，我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。

块的大小：10ms*100*100M/s = 100M

7、书籍推荐：

图书简介：

《高可用性的hdfs—hadoop分布式文件系统深度实践》专注于hadoop分布式文件系统（hdfs）的主流ha解决方案，内容包括：hdfs元数据解析、hadoop元数据备份方案、hadoopbackup node方案、avatarnode解决方案以及最新的ha解决方案cloudrea ha namenode等。其中有关backupnode方案及avatarnode方案的内容是本书重点，尤其是对avatarnode方案从运行机制到异常处理方案的步骤进行了详尽介绍，同时还总结了各种异常情况下avatarnode的各种处理方案。

《高可用性的hdfs—hadoop分布式文件系统深度实践》从代码入手并结合情景分析、案例解说对hdfs的元数据以及主流的hdfsha解决方案的运行机制进行了深入剖析，力求使读者在解决问题时做到心中有数，不仅知其然还知其所以然。

图书简介：

《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapReduce的架构设计与实现原理进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。, 全书共9章，分三部分，第一部分第 1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2～5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6～9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。

今天就分享到这里，希望对大家有所帮助，希望大家多多关注，有什么不对的地方希望大家留言指正，最后祝大家工作之余有一个好的心情，健康的身体。