Hadoop学习之HDFS架构(二)

本文深入探讨了HDFS的架构,重点在于副本策略和元数据管理。HDFS通过副本提高数据可靠性,通常采用3个副本,其中1个位于本地机架,1个在不同机架,1个在第二机架的另一节点。NameNode负责副本决策,并通过心跳和块报告监控DataNode。NameNode的元数据存储在FsImage和EditLog中,启动时进行检查点处理。此外,DataNode根据启发式算法在本地文件系统存储HDFS数据块。

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HDFS可以跨越大集群中的机器可靠地存储非常大的文件,将文件存储为一系列的块,除了最后一个块外,所有的块的大小都是相同的。当然若文件大小正好为块大小的倍数则所有块的大小相同。为了容错的目的,一个文件的块会被复制成若干份,块大小和复制因子是可配置的。应用程序可以指定文件的副本数量,复制因子可以在文件创建时指定,也可以以后修改。HDFS中的文件是一次性写入的,在任何时候都是严格一次性写入的。

NameNode做出关于块副本的决定,它周期性地收到集群中每个DataNode的心跳和块报告。收到心跳意味着DataNode运行正常,块报告包含DataNode上所有块的清单。下图即为DataNode中块复制和NameNode中元数据的图示。

副本的布局对HDFS的可靠性和性能是很关键的,副本布局的优化是HDFS和其它多数分布式文件系统的区别,优化副本布局需要很多调试及经验。机架感知的副本布局策略的目的是改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率,副本布局策略的目前实现是上述方向的第一次成果。该策略实现

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