Hadoop分布式文件系统HDFS架构

本文详细介绍了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的架构和工作原理。HDFS由一个NameNode(Master)和多个DataNode(Slaves)组成,用于存储大规模数据集。文件被拆分为多个Block,每个Block默认大小为128MB,支持数据的高可用性和容错性通过副本机制实现。NameNode负责处理客户端请求和管理元数据,DataNode则负责存储数据块并定期向NameNode报告状态。

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HDFS是Hadoop根据Google的GFS而写成的开源的分布式文件存储系统

1 Master(NameNode/NN) 带 N个Slaves(DataNode/DN)
HDFS/YARN/HBase

1个文件会被拆分成多个Block
blocksize:128M
130M ==> 2个Block: 128M 和 2M

HDFS的副本机制:(保证容错性)
在这里插入图片描述
副本存放策略:
节点存放在多个机架上,保证容错性
在这里插入图片描述

NN:
1)负责客户端请求的响应
2)负责元数据(文件的名称、副本系数、Block存放的DN)的管理

DN:
1)存储用户的文件对应的数据块(Block)
2)要定期向NN发送心跳信息,汇报本身及其所有的block信息,健康状况
在这里插入图片描述

A typical deployment has a dedicated machine that runs only the NameNode software.
Each of the other machines in the cluster runs one instance of the DataNode software.
The architecture does not preclude running multiple DataNodes on the same machine
but in a real deployment that is rarely the case.

NameNode + N个DataNode
建议:NN和DN是部署在不同的节点上

replication factor:副本系数、副本因子

All blocks in a file except the last block are the same size(理解:除了最后一个块以外,其他块的大小都是一样的,因为不一定等分)

详情见Hadoop官网的介绍(https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html)

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