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目錄

• HDFS 是做什麽的
• HDFS 從何而來
• 為什麽選擇 HDFS 存儲數據
• HDFS 如何存儲數據
• HDFS 如何讀取文件
• HDFS 如何寫入文件
• HDFS 副本存放策略

1、HDFS 是做什麽的

　　HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop項目的核心子項目，是分布式計算中數據存儲管理的基礎，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的，可以運行於廉價的商用服務器上。它所具有的高容錯、高可靠性、高可擴展性、高獲得性、高吞吐率等特征為海量數據提供了不怕故障的存儲，為超大數據集（Large Data Set）的應用處理帶來了很多便利。

2、HDFS 從何而來

　　HDFS 源於 Google 在2003年10月份發表的GFS（Google File System） 論文。 它其實就是 GFS 的一個克隆版本

3、為什麽選擇 HDFS 存儲數據

　 之所以選擇 HDFS 存儲數據，因為 HDFS 具有以下優點：

　　1、高容錯性

• 數據自動保存多個副本。它通過增加副本的形式，提高容錯性。
• 某一個副本丟失以後，它可以自動恢復，這是由 HDFS 內部機制實現的，我們不必關心。

　　2、適合批處理

• 它是通過移動計算而不是移動數據。
• 它會把數據位置暴露給計算框架。

　　3、適合大數據處理

• 處理數據達到 GB、TB、甚至PB級別的數據。
• 能夠處理百萬規模以上的文件數量，數量相當之大。
• 能夠處理10K節點的規模。

　　4、流式文件訪問

• 一次寫入，多次讀取。文件一旦寫入不能修改，只能追加。
• 它能保證數據的一致性。

　　5、可構建在廉價機器上

• 它通過多副本機制，提高可靠性。
• 它提供了容錯和恢復機制。比如某一個副本丟失，可以通過其它副本來恢復。

　　當然 HDFS 也有它的劣勢，並不適合所有的場合：

　　1、低延時數據訪問

• 比如毫秒級的來存儲數據，這是不行的，它做不到。
• 它適合高吞吐率的場景，就是在某一時間內寫入大量的數據。但是它在低延時的情況下是不行的，比如毫秒級以內讀取數據，這樣它是很難做到的。

　　2、小文件存儲

• 存儲大量小文件(這裏的小文件是指小於HDFS系統的Block大小的文件（默認64M）)的話，它會占用 NameNode大量的內存來存儲文件、目錄和塊信息。這樣是不可取的，因為NameNode的內存總是有限的。
• 小文件存儲的尋道時間會超過讀取時間，它違反了HDFS的設計目標。

　　3、並發寫入、文件隨機修改

• 一個文件只能有一個寫，不允許多個線程同時寫。
• 僅支持數據 append（追加），不支持文件的隨機修改。

4、HDFS 如何存儲數據

　　　　　　　　　　　　　　　　　　HDFS的架構圖

　　HDFS 采用Master/Slave的架構來存儲數據，這種架構主要由四個部分組成，分別為HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我們分別介紹這四個組成部分

　　1、Client：就是客戶端。

• 文件切分。文件上傳 HDFS 的時候，Client 將文件切分成 一個一個的Block，然後進行存儲。
• 與 NameNode 交互，獲取文件的位置信息。
• 與 DataNode 交互，讀取或者寫入數據。
• Client 提供一些命令來管理 HDFS，比如啟動或者關閉HDFS。
• Client 可以通過一些命令來訪問 HDFS。

　　2、NameNode：就是 master，它是一個主管、管理者。

• 管理 HDFS 的名稱空間
• 管理數據塊（Block）映射信息
• 配置副本策略
• 處理客戶端讀寫請求。

　　3、DataNode：就是Slave。NameNode 下達命令，DataNode 執行實際的操作。

• 存儲實際的數據塊。
• 執行數據塊的讀/寫操作。

　　4、Secondary NameNode：並非 NameNode 的熱備。當NameNode 掛掉的時候，它並不能馬上替換 NameNode 並提供服務。

• 輔助 NameNode，分擔其工作量。
• 定期合並 fsimage和fsedits，並推送給NameNode。
• 在緊急情況下，可輔助恢復 NameNode。

5、HDFS 如何讀取文件

HDFS的文件讀取原理，主要包括以下幾個步驟：

• 首先調用FileSystem對象的open方法，其實獲取的是一個DistributedFileSystem的實例。
• DistributedFileSystem通過RPC(遠程過程調用)獲得文件的第一批block的locations，同一block按照重復數會返回多個locations，這些locations按照hadoop拓撲結構排序，距離客戶端近的排在前面。
• 前兩步會返回一個FSDataInputStream對象，該對象會被封裝成 DFSInputStream對象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode數據流。客戶端調用read方法，DFSInputStream就會找出離客戶端最近的datanode並連接datanode。
• 數據從datanode源源不斷的流向客戶端。
• 如果第一個block塊的數據讀完了，就會關閉指向第一個block塊的datanode連接，接著讀取下一個block塊。這些操作對客戶端來說是透明的，從客戶端的角度來看只是讀一個持續不斷的流。
• 如果第一批block都讀完了，DFSInputStream就會去namenode拿下一批blocks的location，然後繼續讀，如果所有的block塊都讀完，這時就會關閉掉所有的流。

6、HDFS 如何寫入文件

HDFS的文件寫入原理，主要包括以下幾個步驟：

• 客戶端通過調用 DistributedFileSystem 的create方法，創建一個新的文件。
• DistributedFileSystem 通過 RPC（遠程過程調用）調用 NameNode，去創建一個沒有blocks關聯的新文件。創建前，NameNode 會做各種校驗，比如文件是否存在，客戶端有無權限去創建等。如果校驗通過，NameNode 就會記錄下新文件，否則就會拋出IO異常。
• 前兩步結束後會返回 FSDataOutputStream 的對象，和讀文件的時候相似，FSDataOutputStream 被封裝成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以協調 NameNode和 DataNode。客戶端開始寫數據到DFSOutputStream,DFSOutputStream會把數據切成一個個小packet，然後排成隊列 data queue。
• DataStreamer 會去處理接受 data queue，它先問詢 NameNode 這個新的 block 最適合存儲的在哪幾個DataNode裏，比如重復數是3，那麽就找到3個最適合的 DataNode，把它們排成一個 pipeline。DataStreamer 把 packet 按隊列輸出到管道的第一個 DataNode 中，第一個 DataNode又把 packet 輸出到第二個 DataNode 中，以此類推。
• DFSOutputStream 還有一個隊列叫 ack queue，也是由 packet 組成，等待DataNode的收到響應，當pipeline中的所有DataNode都表示已經收到的時候，這時akc queue才會把對應的packet包移除掉。
• 客戶端完成寫數據後，調用close方法關閉寫入流。
• DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 裏，然後等待 ack 信息，收到最後一個 ack 後，通知 DataNode 把文件標示為已完成。

7、HDFS 副本存放策略

namenode如何選擇在哪個datanode 存儲副本（replication）？這裏需要對可靠性、寫入帶寬和讀取帶寬進行權衡。Hadoop對datanode存儲副本有自己的副本策略，在其發展過程中一共有兩個版本的副本策略，分別如下所示

hadoop學習筆記（三）：hdfs體系結構和讀寫流程（轉）