HDFS基本架构及概念介绍

简单介绍

l  设计思想

分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；

l  在大数据系统中作用：

为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务

l  重点概念：文件切块，副本存放，元数据

HDFS概念和特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；

架构图

• namenode存储文件系统的元数据信息　　-->基于内存，不会和磁盘发生交换
• datanode存储实际的数据块
• datanode定时发送心跳还有块报告信息给namenode
• 客户端通过与namenode通信获取文件的元数据信息，再通过获取到的元数据信息直接和datanode交互进行I/O操作

角色介绍

Client：客户端
        文件切分，文件上传到HDFS时，Client负责将文件切分成一个个Block进行存储
        与Namenode交互，获取文件的元数据信息
        与Datanode交互，读取或写入数据
        提供一些命令来管理HDFS
        通过一些命令来访问HDFS

　metadata：元数据

　　文件owership和permissions

　　文件大小和时间

　　(block列表，偏移量)

　　block每个副本位置(datanode上报)

block:文件线性切割块

　　偏移量：offset(byte)

　　分散存储在集群节点中

　　单一文件block大小一致，文件与文件可以不一致

　　可以设置副本数，不能超过节点数量，必须分散在不同节点上

　　已上传文件副本数可以调整，大小不能改变

　　一次写入多次读取，同时只允许一个用户写入，可以append追加数据

NameNode：主节点
        管理 HDFS 的名称空间（NameSpace）
        管理数据块（Block）映射信息
        配置副本策略
        处理客户端读写请求

DataNode：从节点
        本地磁盘存储block，文件形式

　　同时存储block的元数据信息文件

　　启动DN时向NN汇报block信息

　　通过向namenode发送心跳保持联系(3s/次)，如果namenode10分钟没有收到心跳，则认为其已经lost，并copy其上的block到其他DataNode

Secondary NameNode：非 NameNode 热备。NameNode 挂掉时，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务
        辅助 NameNode，分担其工作量
        定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode
        在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode

(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)