【HDFS】一、HDFS概述

最新推荐文章于 2025-06-26 13:07:08 发布

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本文介绍了HDFS的产生背景、概念、优缺点及架构等基础知识。详细解释了HDFS如何通过分布式方式存储大规模数据，并讨论了其适合的应用场景以及存在的局限性。

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一、HDFS概述

1.1HDFS产生背景

随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

1.2HDFS的概念

HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。

1.3HDFS优缺点

优点

高容错性

（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。

（2）某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
适合大数据处理

（1）数据规模：能够处理数据规模达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。

（2）文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
流式数据访问

（1）一次写入，多次读取，不能修改，只能追加。

（2）它能保证数据的一致性。
可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

缺点

不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
无法高效的对大量小文件进行存储

（1）存储大量小文件的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。

（2）小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
并发写入、文件随机修改

（1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。

（2）仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。

1.4 HDFS架构

HDFS架构图

Hdfs架构.png

Client：就是客户端。

文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储。
与NameNode交互，获取文件的位置信息。
与DataNode交互，读取或者写入数据。
Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
Client可以通过一些命令来访问HDFS。

NameNode：就是master，它是一个主管、管理者。

管理HDFS的名称空间
管理数据块（Block）映射信息
配置副本策略
处理客户端读写请求

DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。

存储实际的数据块
执行数据块的读\写

Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
辅助NameNode，分担其工作量
定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode
在紧急情况下，可辅助恢复NameNode

1.4HDFS文件块大小

    HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M。
    HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。因而，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。
    如果寻址时间约为10ms，而传输速率为100MB/s，为了使寻址时间仅占传输时间的1%，我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。
    块的大小：10ms*100*100M/s = 100M