--HDFS--
Hadoop Distributed File System
HDFS一个分布式,高容错,可线性扩展的文件系统
简介:
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统,设计用于在商用硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是,与其他分布式文件系统的差异很大。HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适用于具有大型数据集的应用程序。HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问。HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
HDFS架构
HDFS具有主/从架构。HDFS集群由单个NameNode,管理文件系统命名空间的主服务器和管理客户端对文件的访问组成。此外,还有许多DataNode,通常是群集中每个节点一个,用于管理连接到它们运行的节点的存储。HDFS公开文件系统命名空间,并允许用户数据存储在文件中。在内部,文件被分成一个或多个块,这些块存储在一组DataNode中。NameNode执行文件系统命名空间操作,如打开,关闭和重命名文件和目录。它还确定了块到DataNode的映射。DataNode负责提供来自文件系统客户端的读写请求。DataNodes还执行块创建,删除。
HDFS架构包含三个部分:NameNode,DataNode,Client。
Replication:复制 Metadata ops :元数据操作 Rack:机架
NameNode(命名节点):存储、生成文件系统的元数据。运行一个命名节点。
DataNode(数据节点):存储实际的数据,将自己管理的数据块信息上报给NameNode ,运行多个数据节点。
Client(客户端):支持业务访问HDFS,从NameNode ,DataNode获取数据返回给业务。可以多个客户端,和业务一起运行。
HDFS的读写流程
文件写流程:
1.业务应用调用HDFS Client提供的API,请求写入文件。
2.HDFS Client联系NameNode,NameNode在元数据中创建文件节点。
3.业务应用调用write API写入文件。
4.HDFS Client收到业务数据后,从NameNode获取到数据块编号、位置信息后,联系DataNode,并将需要写入数据的DataNode建立起流水线。完成后,客户端再通过自有协议写入数据到DataNode1,再由DataNode1复制到DataNode2, DataNode3。
5.写完的数据,将返回确认信息给HDFS Client。
6.所有数据确认完成后,业务调用HDFS Client关闭文件。
7.业务调用close, flush后HDFS Client联系NameNode,确认数据写完成,NameNode持久化元数据。
文件读流程:
1.业务应用调用HDFS Client提供的API打开文件。
2.HDFS Client联系NameNode,获取到文件信息(数据块、DataNode位置信息)。
业务应用调用read API读取文件。
3.HDFS Client根据从NameNode获取到的信息,联系DataNode,获取相应的数据块。(Client采用就近原则读取数据)。
4.5.HDFS Client会与多个DataNode通讯获取数据块。
6.数据读取完成后,业务调用close关闭连接。
DistributedFileSystem对象(java):HDFS客户端通过调用DistributedFileSystem对象的open()方法打开需要读取的文件。
FSDataInputStream对象:DistributedFileSystem通过对NameNode发出RPC请求,确定要读取文件的block的位置。DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream(输入流,读操作)给HDFS客户端,让它从FSDataInputStream中读取数据。FSDataInputStream接着包装一个DFSInputStream(输入流),用来与DataNode及NameNode的I/O 通信。
HDFS的关键特性
HDFS的高可靠性是如何实现的?
| |
| |
.HA高可靠机制:
HDFS的高可靠性(HA)主要体现在利用zookeeper实现主备NameNode,以解决单点NameNode故障问题。
ZooKeeper主要用来存储HA下的状态文件,主备信息。ZK个数建议3个及以上且为奇数个。
NameNode主备模式,主提供服务,备同步主元数据并作为主的热备。
ZKFC(ZooKeeper Failover Controller)用于监控NameNode节点的主备状态。
JN(JournalNode)用于存储Active NameNode生成的Editlog。Standby NameNode加载JN上Editlog,同步元数据。
ZKFC控制NameNode主备仲裁
ZKFC作为一个精简的仲裁代理,其利用zookeeper的分布式锁功能,实现主备仲裁,再通过命令通道,控制NameNode的主备状态。ZKFC与NN部署在一起,两者个数相同。
元数据同步
主NameNode对外提供服务。生成的Editlog同时写入本地和JN,同时更新主NameNode内存中的元数据。
备NameNode监控到JN上Editlog变化时,加载Editlog进内存,生成新的与主NameNode一样的元数据。元数据同步完成。
主备的FSImage仍保存在各自的磁盘中,不发生交互。FSImage是内存中元数据定时写到本地磁盘的副本,也叫元数据镜像。
1. ZKFC控制NameNode主备仲裁
ZKFC作为一个精简的仲裁代理,其利用zookeeper的分布式锁功能,实现主备仲裁,再通过命令通道,控制NameNode的主备状态。ZKFC与NN部署在一起,两者个数相同。
2. 采用共享存储同步日志
主用NameNode对外提供服务,同时对元数据的修改采用写日志的方式写入共享存储,同时修改内存中的元数据。
备用NameNode周期读取共享存储中的日志,并生成新的元数据文件,持久化到硬盘,同时回传给主NameNode。
| |
| |
.元数据持久化机制:
EditLog:记录用户的操作日志,用以在FSImage的基础上生成新的文件系统镜像。
FSImage:用以阶段性保存文件镜像。
FSImage.ckpt:在内存中对fsimage文件和EditLog文件合并(merge)后产生新的fsimage,写到磁盘上,这个过程叫checkpoint.。备用NameNode加载完fsimage和EditLog文件后,会将merge(合并)后的结果同时写到本地磁盘和NFS(网络文件系统)。此时磁盘上有一份原始的fsimage文件和一份新生成的checkpoint文件:fsimage.ckpt. 而后将fsimage.ckpt改名为fsimage(覆盖原有的fsimage)。
EditLog.new: NameNode每隔1小时或Editlog满64MB就触发合并,合并时,将数据传到Standby NameNode时,因数据读写不能同步进行,此时NameNode产生一个新的日志文件Editlog.new用来存放这段时间的操作日志。Standby NameNode合并成fsimage后回传给主NameNode替换掉原有fsimage,并将Editlog.new 命名为Editlog。
Datanode会周期性地向主备namenode上报数据块和datanode的对应信息
.三副本机制:
为确保文件的容错性,同时提供更快的数据读取,默认每个数据块有3个副本,且分布在不同的存储节点DN上。
第一个副本在本节点。(本地节点)
第二个副本在远端机架的节点。(同机架不同节点)
第三个副本看之前的两个副本是否在同一机架,如果是则选择其他机架(其他机架),否则选择和第一个副本相同机架的不同节点,第四个及以上,随机选择副本存放位置。