Hadoop学习之HDFS架构(二)

本文介绍了Hadoop HDFS的架构,重点讨论了块的复制策略,包括默认的3副本分布方式,以及机架感知策略。此外,还详细解释了NameNode如何管理元数据,包括EditLog和FsImage在文件系统状态更新中的作用,以及安全模式和检查点的概念。

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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

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