第三篇：Hadoop HDFS 介绍

转自：http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/28/2520813.html

1、HDFS简介

　　HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large
Data Set）的应用处理带来了很多便利。

　　Hadoop整合了众多文件系统，在其中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，HDFS只是这个抽象文件系统的一个实例。提供了一个高层的文件系统抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem，这个抽象类展示了一个分布式文件系统，并有几个具体实现，如下表1-1所示。

表1-1 Hadoop的文件系统

文件系统	URI方案	Java实现 （org.apache.hadoop）	定义
Local	file	fs.LocalFileSystem	支持有客户端校验和本地文件系统。带有校验和的本地系统文件在fs.RawLocalFileSystem中实现。
HDFS	hdfs	hdfs.DistributionFileSystem	Hadoop的分布式文件系统。
HFTP	hftp	hdfs.HftpFileSystem	支持通过HTTP方式以只读的方式访问HDFS，distcp经常用在不同的HDFS集群间复制数据。
HSFTP	hsftp	hdfs.HsftpFileSystem	支持通过HTTPS方式以只读的方式访问HDFS。
HAR	har	fs.HarFileSystem	构建在Hadoop文件系统之上，对文件进行归档。Hadoop归档文件主要用来减少NameNode的内存使用。
KFS	kfs	fs.kfs.KosmosFileSystem	Cloudstore（其前身是Kosmos文件系统）文件系统是类似于HDFS和Google的GFS文件系统，使用C++编写。
FTP	ftp	fs.ftp.FtpFileSystem	由FTP服务器支持的文件系统。
S3（本地）	s3n	fs.s3native.NativeS3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统。
S3（基于块）	s3	fs.s3.NativeS3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统，以块格式存储解决了S3的5GB文件大小的限制。

　　Hadoop提供了许多文件系统的接口，用户可以使用URI方案选取合适的文件系统来实现交互。

2、HDFS基础概念

2.1 数据块（block）

HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。

和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。

不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。

2.2 NameNode和DataNode

　　HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。

　　1）元数据节点用来管理文件系统的命名空间

其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。

这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log)

其还保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上。然而这些信息并不存储在硬盘上，而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。

　　2）数据节点是文件系统中真正存储数据的地方。

客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。

其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。

　　3）从元数据节点（secondary namenode）

从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点，它和元数据节点负责不同的事情。

其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并，以防日志文件过大。这点在下面会相信叙述。

合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份，以防元数据节点失败的时候，可以恢复。

2.3 元数据节点目录结构

 

　　


 

　　VERSION文件是java properties文件，保存了HDFS的版本号。

layoutVersion是一个负整数，保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据结构的格式版本号。

namespaceID是文件系统的唯一标识符，是在文件系统初次格式化时生成的。

cTime此处为0

storageType表示此文件夹中保存的是元数据节点的数据结构。

 

namespaceID=1232737062
cTime=0
storageType=NAME_NODE
layoutVersion=-18

 

2.4 数据节点的目录结构

 

　　


数据节点的VERSION文件格式如下：

 

namespaceID=1232737062
storageID=DS-1640411682-127.0.1.1-50010-1254997319480
cTime=0
storageType=DATA_NODE
layoutVersion=-18

 

blk_<id>保存的是HDFS的数据块，其中保存了具体的二进制数据。

blk_<id>.meta保存的是数据块的属性信息：版本信息，类型信息，和checksum

当一个目录中的数据块到达一定数量的时候，则创建子文件夹来保存数据块及数据块属性信息。

2.5 文件系统命名空间映像文件及修改日志

当文件系统客户端(client)进行写操作时，首先把它记录在修改日志中(edit log)

元数据节点在内存中保存了文件系统的元数据信息。在记录了修改日志后，元数据节点则修改内存中的数据结构。

每次的写操作成功之前，修改日志都会同步(sync)到文件系统。

fsimage文件，也即命名空间映像文件，是内存中的元数据在硬盘上的checkpoint，它是一种序列化的格式，并不能够在硬盘上直接修改。

同数据的机制相似，当元数据节点失败时，则最新checkpoint的元数据信息从fsimage加载到内存中，然后逐一重新执行修改日志中的操作。

从元数据节点就是用来帮助元数据节点将内存中的元数据信息checkpoint到硬盘上的

checkpoint的过程如下：

从元数据节点通知元数据节点生成新的日志文件，以后的日志都写到新的日志文件中。

从元数据节点用http get从元数据节点获得fsimage文件及旧的日志文件。

从元数据节点将fsimage文件加载到内存中，并执行日志文件中的操作，然后生成新的fsimage文件。

从元数据节点奖新的fsimage文件用http post传回元数据节点

元数据节点可以将旧的fsimage文件及旧的日志文件，换为新的fsimage文件和新的日志文件(第一步生成的)，然后更新fstime文件，写入此次checkpoint的时间。

这样元数据节点中的fsimage文件保存了最新的checkpoint的元数据信息，日志文件也重新开始，不会变的很大了。

 



 

3、HDFS体系结构

　　HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，从最终用户的角度来看，它就像传统的文件系统一样，可以通过目录路径对文件执行CRUD（Create、Read、Update和Delete）操作。但由于分布式存储的性质，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。客户端通过同NameNode和DataNodes的交互访问文件系统。客户端联系NameNode以获取文件的元数据，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。

 



图3.1 HDFS总体结构示意图

 

　　1）NameNode、DataNode和Client

NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。

DataNode是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。

Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。

　　2）文件写入

Client向NameNode发起文件写入的请求。

NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。

Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。

　　3）文件读取

Client向NameNode发起文件读取的请求。

NameNode返回文件存储的DataNode的信息。

Client读取文件信息。

 

　　HDFS典型的部署是在一个专门的机器上运行NameNode，集群中的其他机器各运行一个DataNode；也可以在运行NameNode的机器上同时运行DataNode，或者一台机器上运行多个DataNode。一个集群只有一个NameNode的设计大大简化了系统架构。