「后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以…

后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以本…

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢…

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目…

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失…

好久没有写技术文章了,因为一直在思考 「后端分布式」这个系列到底怎么写才合适.最近基本想清楚了,「后端分布式」包括「分布式存储」和 「分布式计算」两大类.结合实际工作中碰到的问题,以寻找答案的方式来剖解技术,很多时候我们都不是在创造新技术,而是在应用技术.为了更有效率与效果的用好技术,我们需要了解一些技术的原理与工作方式.带着问题从使用者的角度去剖析技术原理,并将开源技术产品和框架作为一类技术的参考实现来讲解.以讲清原理为主要目的,对于具体实现的技术细节若无特别之处则尽可能点到即止. 事务与复制…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供…

分布式文件系统比较出名的有HDFS  和 GFS,其中HDFS比较简单一点.本文是一篇描述非常简洁易懂的漫画形式讲解HDFS的原理.比一般PPT要通俗易懂很多.不难得的学习资料. 1.三个部分: 客户端.nameserver(可理解为主控和文件索引,类似Linux的inode).datanode(存放实际数据)   在这里,client的形式我所了解的有两种,通过Hadoop提供的api所编写的程序可以和hdfs进行交互,另外一种就是安装了hadoop的datanode其也可以通过命令行与hdf…

Hadoop 分布式文件管理系统HDFS可以部署在廉价硬件之上,能够高容错. 可靠地存储海量数据(可以达到TB甚至PB级),它还可以和Yam中的MapReduce 编程模型很好地结合,为应用程序提供高吞吐量的数据访问,适用于大数据集应用程序. 1.定位 HDFS的定位是提供高容错.高扩展.高可靠的分布式存储服务, 并提供服务访问接口(如API接口.管理员接口). 为提高扩展性,HIDFS采用了master/slave架构来构建分布式存储集群, 这种架构很容易向集群中随意添或删除slave.HDF…