【HDFS】一、HDFS概述

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 可构建在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性。

缺点

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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
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