HDFS副本存放策略(官方文档)

本文详细探讨了HDFS中文件副本的存放策略,对比分析了两种流行的说法,并依据《Hadoop权威指南》及Hadoop官网资料,确认了正确的副本分布原则,即优先本地节点,次之跨机架节点,最后同机架不同节点,旨在提高写入性能和数据可靠性。

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HDFS副本存放策略(官方文档)

关于HDFS的副本位置默认存放策略(以3个副本为例),网络上一直流传着两种说法;

第一种说法:

副本1:在client端所处的节点(就近),若客户端在集群外则随机选一个;
副本2:和第一个副本位于相同机架的不同节点上;
副本3:跨机架随机挑选一个节点,增加副本的可靠性;

第二种说法:

副本1:在client端所处的节点(就近),若客户端在集群外则随机选一个DataNode;
副本2:和第一个副本位于不同机架的一个节点上;
副本3:和第二个副本相同机架的不同节点上;

看起来这两种说法好像都有道理(都保证了数据的可靠性和带宽的利用率),不知道应该以哪个为准,为了得到更加准确的答案,我查阅了一下Hadoop领域比较经典的书籍《Hadooop权威指南第4版》,原文如下:
在这里插入图片描述
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但是书中的内容可能并不是最新的内容,很有可能Hadoop官方更新了一部分内容,但是书籍还没来得及更新,所以我又在Hadoop的官网上找了一下,以下是官网原文(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html):

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode in the same rack as that of the writer, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.

《Hadooop权威指南第4版》和官网原文相互印证,至此,我们基本可以得出结论,关于副本存放策略的说法,第一种是错误的,第二种是正确的。

(至于为什么会有第一种说法的存在,一些网友给出的理由是版本问题,不同的Hadoop版本的副本分配策略也不同,但是我在官网上没有找到之前版本的分配策略,如果有哪位朋友知道为什么会有第一种说法的存在,欢迎留言讨论。)

### HDFS工作原理与架构详解 #### ### 1. HDFS概述 HDFSHadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统,专为处理大规模数据而设计。其核心目标是提供高吞吐量的数据访问能力以及可靠的数据存储机制[^4]。 #### ### 2. 数据存储结构 HDFS采用分块存储的方式,将大型文件分割成固定大小的块(默认情况下每块为128MB),并将这些块分布到集群中的不同节点上。这种设计使得单个文件可以跨越多个物理设备存储,从而提高了系统的扩展性和可靠性。 #### ### 3. 主要组件及其功能 HDFS由两个主要组成部分构成:NameNode和DataNode。 - **NameNode**: 负责管理整个文件系统的命名空间,记录每个文件被拆分成哪些块以及这些块分布在哪个DataNode上。它是元数据的核心管理者,所有的文件目录树信息都保存在这里[^1]。 - **DataNode**: 实际负责存储数据块的具体位置。当客户端请求读取或写入某个特定的块时,DataNode会执行相应的操作并返回结果给客户端或者接收来自客户端的新数据。 #### ### 4. 容错机制 为了保障数据的安全性,HDFS实现了副本复制策略,默认情况下每一个数据块都会创建三份拷贝分别存放在不同的DataNodes之上,这样即使某些机器发生故障也能保证其他地方还有可用的数据副本存在。 #### ### 5. 文件读写流程 - **写过程**: 当用户向HDFS上传一个新文件时,首先联系NameNode获取关于该文件如何划分成若干个小片段的信息;之后再依次通知各个相关的DataNodes准备接受即将到达的数据流,在此期间还会遵循一定的算法决定最佳路径来传输资料以减少网络负载压力[^2]。 - **读过程**: 对于已存在于HDFS上的资源检索需求,则只需简单询问一下NameNode即可得知所需查找的目标位于哪几个具体的DataNodes之中,随后直接从最近源处下载所求内容即可完成整个查询动作。 ```bash # 使用命令行工具与HDFS交互示例 hdfs dfs -put localfile /user/hadoop/hdfspath # 将本地文件上传至HDFS hdfs dfs -get /user/hadoop/hdfspath/localfile ./localdir/ # 下载HDFS文件到本地 ``` #### ### 6. 应用场景局限性说明 尽管HDFS非常适合用于大数据分析领域作为底层支撑平台,但由于其本身特性决定了它并不擅长应对频繁更新的小型随机I/O事务类型业务场景(比如在线编辑文档),因此像个人网盘之类的应用就不建议基于HDFS构建解决方案了。 ---
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