HDFS详解

一、HDFS简介

HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统

HDFS有很多特点：

    ① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。

    ② 运行在廉价的机器上。

    ③ 适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

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    如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

<code>NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；</code>

<code>    </code><code>SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。</code>

<code>    </code><code>DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。</code>

<code>    </code><code>热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。</code>

<code>    </code><code>冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。</code>

<code>    </code><code>fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）</code>

<code>    </code><code>edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）</code>

<code>    </code><code>namenode内存中存储的是=fsimage+edits。</code>

    SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

二、HDFS写工作原理

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有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。

a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;

b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------&gt;。

c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②---------&gt;。

    Block1: host2,host1,host3

    Block2: host7,host8,host4

    原理：

        NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。

        若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。

        若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。

    流式写入过程，//逐个传输 host2--&gt;host1--host3&gt;

        1&gt;将64M的block1按64k的package划分;

        2&gt;然后将第一个package发送给host2;

        3&gt;host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；

        4&gt;host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。

        5&gt;以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。

        6&gt;host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。

        7&gt;client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

        8&gt;发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。

        9&gt;发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。

        10&gt;client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

分析，通过写过程，我们可以了解到：

    ①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。

    ②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。

    ③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。

三、HDFS读工作原理

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读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。 

那么，读操作流程为：

a. client向namenode发送读请求。

b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。

    block1:host2,host1,host3

    block2:host7,host8,host4

c. block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；

上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：

优选读取本机架上的数据。

HDFS中常用的命令：

1、hadoop fs

<code>hadoop fs -ls /</code>

<code>hadoop fs -lsr</code>

<code>hadoop fs -mkdir /user/hadoop</code>

<code>hadoop fs -put a.txt /user/hadoop/</code>

<code>hadoop fs -get /user/hadoop/a.txt /</code>

<code>hadoop fs -cp src dst</code>

<code>hadoop fs -mv src dst</code>

<code>hadoop fs -cat /user/hadoop/a.txt</code>

<code>hadoop fs -rm /user/hadoop/a.txt</code>

<code>hadoop fs -rmr /user/hadoop/a.txt</code>

<code>hadoop fs -text /user/hadoop/a.txt</code>

<code>hadoop fs -copyFromLocal localsrc dst 与hadoop fs -put功能类似。</code>

<code>hadoop fs -moveFromLocal localsrc dst 将本地文件上传到hdfs，同时删除本地文件。</code>

2、hadoop fsadmin 

<code>hadoop dfsadmin -report</code>

<code>hadoop dfsadmin -safemode enter | leave | get | wait</code>

<code>hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth </code><code>1000</code>

3、hadoop fsck

4、start-balancer.sh

本文转自MT_IT51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/hmtk520/1943976，如需转载请自行联系原作者