cloudera learning2:HDFS

存入HDFS的文件会按块（block）划分，默认每块128MB。默认1个block还有2个备份。备份增加了数据的可靠性和提高计算效率（数据本地化）。

HDFS部署可选择不支持HA，也可选择支持HA。

NameNode内存中有metadata，metadata里主要记录的信息包括：file location,ownership,permissions,block's name and location。

metadata持久化在fsimage文件中，每次NameNode启动时加载到内存。Block location的信息并不存在fsimage中，而是启动后，dataNode定时发给NameNode.

对metadata进行的操作不仅保留在内存中，同时也会写到edit log文件中。当NameNode关闭后，内存中的metadata会消失，下次启动时，会动过edit log一条条还原所有的修改，这个过程导致NameNode启动非常的慢，后来增加了SecondaryNameNode，NameNode会定期的把fsimage和edit log传给Secondary NameNode. Secondary NameNode合并fsimage和log成为新的fsimg并传回NameNode，这样下次启动的时候，就可以只读fsimage了，大大减少启NameNode启动时间。每次SecondaryNameNode对fsimage的update叫做一次checkpoint。

SecondaryNameNode并不是NameNode的failover Node，只是它的“小秘书”。

SecondaryNameNode只在非HA的模式下存在，应该安装在与NameNode不同的机器上，SecondaryNameNode同样需要NameNode一样多的内存。

HDFS的HA是为了解决NameNode的单点问题。两个NameNode一个active，一个standby。standby负责checkpoint.

DataNode控制block的访问权限并保持与NameNode的通信。

哪怕只读取10M，也要把一个block 128M都读出来。支持cache block.

 

HDFS文件写数据流程:

 

1.client connect to NameNode。

2.NameNode在metadata中为要写入的文件建立一条记录并返回可以写入的blockname和dataNode lists给client。

3.client connect 第一个DataNode,send data。

4.第一个DataNode接收到data后connect第二个DataNode，send data.

5.第二个DataNode又connect第三个dataNode，send data。

6.请求写入结果，并返回给client

7.client向NameNode发送写入完成信息。

在写入的过程中，如果第一个DataNode的pipeline断掉了，会有一个新的pipline建立起来，向第二个dataNode继续写。NameNode会继续找新的dataNode进行备份。

在block被写入时，client会对每一个block计算checksum同时发给dataNode，从而保持数据的完整性。

HDFS读数据流程：

1.client connect to NameNode。

2.Namenode返回要读出的数据所存放的datanode list（list中datanode的排序安照离client又近到远）和开头的几个block的名字。

3.client链接datanode读取数据，如果第一个datanode失去链接，则client去链接list中下一个datanode。

读取的过程中同样执行checksum。

Hadoop是机架感知的，在配好机架信息的前提下，hdfs的备份会存放在不同的机架。

DataNode每隔三秒向NameNode发送一次heartbeat，表示自己是health的。如果一段时间内NameNode没有收到某DataNode发送的heartbeat，则可认定这个DataNode lost，NameNode会把改dataNode上存储的blocks再在系统里进行一次备份，保证每个block的3备份。

Data never travels via a Namedata.

NameNode运行时，所有的metadata都在内存中，默认的NameNode堆大小为1G。1G的内存可以hold住1million的hdfs block。