HDFS架构概述

本文深入解析HDFS的架构,包括namenode、datanode、client及secondaryNamenode的角色与功能,阐述了HDFS的文件访问模型及数据存储机制。

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HDFS采用master/slave架构,由一个namenode和一定数目的datanode构成;

namenode:是一个中心服务器,负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。存储文件的元数据,以及每个文件的块列表和块所在的datanode

              1)管理HDFS的名称空间

              2)   配置副本策略

              3)管理数据块映射信息

              4)处理客户端读写请求

datanode:负责管理所在节点的存储(一个文件被分成一个或者多个数据块,这些块就存放在datanode上),处理客户端的读写请求,接受namenode的调度,进行数据块的创建、删除、复制。

              1)存储实际的数据块

              2)   执行读写操作

  client:客户端        

              1)切分文件,文件上传到hdfs时,client将文件切分成一个个的block(默认是128M)后上传

              2)   与namenode 交互,获取datanode的位置信息

              3)可以通过一些命令访问和管理HDFS

    secondaryNamenode:并非namenode的r热备,当namenode挂掉后,并不能马上起来替代namenode     

              1)辅助namenode,分担其工作量,比如定期合并EditLog和FsImage。

              2)   在紧急情况下可以帮助恢复namenode

 

 

其他知识点:

HDFS采用“一次写入多次读写”的文件访问模型,并且严格要求一个时间只能有一个写入者。

### Hadoop HDFS 架构设计 #### 1. **HDFS 架构概述** HDFS 是一种分布式文件系统,旨在运行在商品硬件上,提供高吞吐量的数据访问能力[^2]。它通过将数据分割成块(Block)并将其分布到集群中的不同节点上来实现这一目标。HDFS 的核心组件包括 NameNode 和 DataNode。 - **NameNode**: 负责管理文件系统的命名空间和控制客户端对文件的访问。它维护着整个文件系统的元数据,包括文件与块的关系以及块的位置信息。 - **DataNode**: 存储实际的数据块,并响应来自 NameNode 的读写请求。每个 DataNode 定期向 NameNode 报告其状态以确保数据的一致性和可靠性[^4]。 #### 2. **HDFS Federation 架构设计** ##### (1)为什么采用 Federation? 传统的 HDFS 架构中只有一个 NameNode,这成为了一个单点瓶颈,限制了系统的扩展性。为了克服这个问题,提出了 HDFS Federation 架构,在此架构下允许多个独立的 NameNode/Namespace 运行在一个共享的集群之上[^1]。 ##### (2)Federation 架构特点 - 每个 Namespace 对应一个单独的 NameNode 实例。 - 不同的 NameNode 可以分布在不同的物理机器上或者同一台机器的不同进程中。 - 共享底层存储资源池化,即所有的 DataNodes 组成了统一的存储资源池供所有 Namespaces 使用。 ##### (3)关键技术点 - **Namespace 分离**: 将原本集中式的命名空间拆分成多个较小的部分分别交给各自的 NameNode 管理。 - **资源共享**: 所有的 DataNodes 形成一个共同的服务层服务于所有的 NameNodes。 - **负载均衡**: 提供工具和服务帮助管理员动态调整各 Namespace 下的工作负荷分配情况。 ##### (4)主要优点 - 显著提高整体系统的可伸缩性; - 减少了单个 NameNode 上的压力,增强了稳定性; - 支持更灵活的应用程序部署模式[^1]。 ##### (5)不足之处 尽管 Federation 解决了一些传统 HDFS 的问题,但也带来了新的挑战: - 配置复杂度增加:随着名字空间数量的增长,配置管理工作变得更加困难。 - 数据迁移成本较高:当需要改变某些文件所属的名字空间时可能涉及大量数据移动操作[^1]。 #### 3. **HDFS 局限性分析** 除了上述提到的传统 HDFS 中存在的一些固有问题外,即使是在引入了 Federation 后仍有一些领域未能完全覆盖: - **小文件处理效率低**:由于每一个文件都需要占用一定的内存来保存对应的元数据信息,因此过多的小文件会导致 NameNode 内存消耗过大,进而影响性能[^2]。 - **实时性较差**:虽然经过不断优化已经有所改善,但对于毫秒级别延迟敏感型业务来说还是不够理想。 - **缺乏细粒度权限控制**:现有的安全机制主要是基于 Kerberos 认证加上 ACL 列表的形式来进行授权保护,但在面对更加复杂的场景需求时显得有些力不从心[^2]。 --- ### 示例命令演示 以下是几个常用的 `hdfs` 命令示例,用于日常运维或调试工作当中: ```bash # 查看目录下的文件列表 hdfs dfs -ls /user/hadoop/ # 输出指定路径文件的内容 hdfs dfs -cat /user/hadoop/sample.txt # 类似 Unix tail 功能显示最后部分数据 hdfs dfs -tail /user/hadoop/logfile.log ``` 以上命令可以帮助用户轻松完成诸如浏览远程文件夹结构、预览文档开头结尾片段等功能[^3]。 ---
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