架构师入门必看系列:深入解析分布式文件系统HDFS

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本文详细介绍了Hadoop Distributed File System(HDFS)的工作原理、架构,包括NameNode、DataNode和SecondaryNameNode的角色,以及如何通过Hadoop API读取HDFS文件。HDFS采用主从架构,保证数据的高容错性和高吞吐量,是处理大规模数据集的关键技术。

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分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,简称HDFS)是Apache Hadoop项目的核心组成部分之一。它旨在处理大规模数据集的存储和处理,并提供高容错性、高吞吐量和可扩展性。本文将深入解析HDFS的工作原理、架构和核心组件,并通过相应的源代码示例进行说明。

HDFS的工作原理

HDFS采用了主从架构,其中包括一个主节点(NameNode)和多个从节点(DataNode)。主节点负责管理文件系统的命名空间、数据块的映射和访问控制等元数据信息,而从节点则负责实际存储数据块。

当客户端需要读取或写入文件时,它首先联系主节点以获取文件的元数据信息。主节点返回文件的块位置信息,客户端接着可以直接与存储有相应数据块的从节点进行通信。为了提高数据的可靠性和容错性,HDFS默认将数据块复制到多个从节点上。

HDFS的架构

HDFS架构主要包括以下组件:

  1. NameNode(主节点):主节点负责管理文件系统的命名空间和元数据信息。它维护了文件和目录的层次结构、文件块的映射以及访问控制列表等信息。主节点还负责监控从节点的状态,并进行故障恢复和负载均衡等操作。

  2. DataNode(从节点)

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