HDFS【概述、数据流】

目录

• 概述
  • 定义
  • 优缺点
  • HDFS组成架构
  • HDFS文件块大小
• HDFS数据流
  • 写数据
  • 读数据
  • 网络拓扑-节点距离计算
  • 机架感知（写数据的副本存储节点选择）

概述

定义

HDFS是一个分布式文件管理系统

优缺点

• 优点

  （1）高容错

  多副本提高容错、某个副本丢失可以自动恢复

  （2）适合处理大数据

  ​ 能处理PB级别数据、能处理百万的文件数据量

  （3）可构建在廉价机器上

• 缺点

  （1）不适合低时延数据访问

  （2）无法高效存储小文件

  （3）不支持并发写入和文件修改

HDFS组成架构

HDFS文件块大小

HDFS数据流

写数据

1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。

2）NameNode返回是否可以上传。

3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

读数据

1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。

2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。

3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。

4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

网络拓扑-节点距离计算

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢?

机架感知（写数据的副本存储节点选择）

官网介绍（2.X和3.X策略不同）

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

• hadoop2.7.2版本(2-1)
  
  
• hadoop3.1.3版本(1-2)