hadoop1中hdfs原理详解

HDFS是Hadoop Distribute File System的简称，也是Hadoop的一个分布四文件系统

一、HDFS的主要设计理念

　　1、存储超大文件

　　　　这里的 “超大文件” 是指几百MB 、GB甚至 TB级别的文件。

　　2、最高效的访问模式是一次写入、多次读取（流式数据访问）

　　　  HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象，在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据的大部分数据甚至全部数据，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。

　　3、运行咋普通廉价的服务器上

　　　  HDFS设计理念之一就是它能运行在普通硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。

二、HDFS的忌讳

　　1、将HDFS用于对数据访问要求低延迟的场景

　　2、存储大量小文件

　　　　HDFS中元数据（文件的基本信息）存储在namenode的内存中，而那么弄得为单点，小文件数量大到一定程度，那么namenode内存就吃不消了。

三、HDFS基本概念

　　　　数据块(block)：大文件会被分割成多个block进行存储，block大小默认为64MB。每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认为3份。

　　　　namenode：namenode负责管理文件目录，文件和block的对应关系以及block和datanode的对应关系。

　　　　datanode：datanode就负责存储了，当然大部分容错机制都是在datanode上实现的。

四、HDFS基本架构

Client：切割文件，访问或通过命令行管理HDFS，与NameNode交互，获取文件位置信息。与DataNode交互，读取和写入数据。

NameNode:Master节点，只有一个，管理HDFS的名称空间和数据映射信息，配置副本celve，处理客户端请求。

DataNode：Slave节点，存储实际的数据，执行数据块的读写，汇报存储信息给NamoNode

Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作量，定期合并fsimage和fsedits,推送给NameNode，紧急情况下，可辅助回复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。

fsimage 和 fsedits

NameNode 中两个很重要的文件，

fsimage是元数据镜像文件（保存文件系统的目录树）。

fsedits 是元数据操作日志（记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作）。

内存中保存了最新的元数据信息（fsimage 和 fsedits）

fsiedits 过大会导致NameNode重启速度慢，Secondary NameNode负责定期合并它们。

合并流程图：

数据块的映射关系

1、包括两种：文件和数据块的映射关系，DataNode与数据块的映射关系。

2、NameNode启动的时候，可以通过心跳信息重构映射信息，DataNode运行过程中定时汇报当前block信息，映射关系保存在NameNode内存中。

3、NameNode重启速度慢，（是因为需要加载通过合并fsimage和fsedits文件生成最新的目录树以及DataNode的块信息）

数据块(block)

1、在HDFS中，文件诶切分成固定大小的数据块，默认大小为64MB，也可以自己配置。

2、为何数据块如此大，因为数据传输时间超过寻到时间（高吞吐率）。

3、文件的存储方式，按大小被切分成若干个block，存储在不同的节点上，默认情况下每隔block有三个副本。

HDFS的默认副本存放策略
Hadoop 0.17 之后：副本1-同Client的节点上；副本2-不同机架中的节点上；副本3-同第二个副本的机架中的另一个节点上；其他副本:随机挑选。如下图示例：

• HDFS可靠性机制

常见错误情况：文件损坏；网络或者机器失效；NameNode挂掉；
文件的完整性：通过CRC32校验，如果有损坏，用其他副本替代损坏文件；
Heartbeat：DataNode定期向NameNode发送eartbeat；
元数据信息：FsImage、Editlog进行多份备份，当NameNode宕机后，可手动还原。

• HDFS物理网络环境

• HDFD的读写流程

HDFS文件读取：

1.首先调用FileSystem对象的open方法，其实是一个DistributedFileSystem的实例
2.DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一批个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最会找出离客户端最近的datanode并连接。
4.数据从datanode源源不断的流向客户端。
5.如果第一块的数据读完了，就会关闭指向第一块的datanode连接，接着读取下一块。这些操作对客户端来说是透明的，客户端的角度看来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，如果所有的块都读完，这时就会关闭掉所有的流。

HDFS读取发生异常处理
       如果在读数据的时候，DFSInputStream和datanode的通讯发生异常，就会尝试正在读的block的排第二近的datanode,并且会记录哪个datanode发生错误，剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。DFSInputStream也会检查block数据校验和，如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点，然后DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像
HDFS读操作设计思考
       客户端直接连接datanode来检索数据并且namenode来负责为每一个block提供最优的datanode，namenode仅仅处理block location的请求，这些信息都加载在namenode的内存中，hdfs通过datanode集群可以承受大量客户端的并发访问。

HDFS文件写入

1.客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件
2.DistributedFileSystem通过RPC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(信息包)，然后排成队列data quene。
4.DataStreamer会去处理接受data quene，他先问询namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里，比如副本数是3，那么就找到3个最适合的datanode，把他们排成一个pipeline(管道).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还有一个对列叫ack quene，也是有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 quene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把剩余得包都刷到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。
HDFS文件写入失败
       如果在写的过程中某个datanode发生错误，会采取以下几步：
       1.pipeline被关闭
       2.为了防止防止丢包ack quene里的packet会同步到data quene
       3.把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删
       4.block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode
       5.namenode找到另外的datanode去创建这个块的复
       这些操作对客户端来说是无感知的。
       (客户端执行write操作后，写完得block才是可见的，正在写的block对客户端是不可见的，只有调用sync方法，客户端才确保该文件被写操作已经全部完成，当客户端调用close方法时会默认调用sync方法。是否需要手动调用取决你根据程序需要在数据健壮性和吞吐率之间的权衡。)