Hadoop的HDFS中namenode和datenode内容分析

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；

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。

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。

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。

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。

fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）

edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

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。

下面介绍一下hdfs中namenode和datenode的工作流程：

读取文件时候，读取文件时Namenode尽量让用户先读取最近的副本，降低带块消耗和读取延时。



下面介绍一下写流程：



写流程中注意：

1. 传输通道中以packet为单位传输，一个packet是64K，以packet里的chunk为单位校验；

2. block要有一个成功上传，就算成功了，之后namenode会做异步的同步，每传输一个block都会向namenode请求。

3. 上传数据时，datanode的选择策略：

  1）第一个副本先考虑跟client端最近的（同机架）

  2）第二个副本再考虑跨机架挑选一个datanode，增加副本的可靠性；

  3）第三个副本就在第二个副本同机架另外挑选一个datanode存放；

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。

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

    流式写入过程，

        1>将64M的block1按64k的package划分;

        2>然后将第一个package发送给dn1;

        3>dn1接收完后，将第一个package发送给dn2，client想dn1发送第二个package；

        4>dn2接收完第一个package后，发送给dn3，同时接收dn1发来的第二个package。

        5>以此类推，直到将block1发送完毕。

        6>dn1，dn2，dn3向NameNode，dn1向Client发送通知，说“消息发送完了”。

        7>client收到dn1发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。

        8>发送完block1后，再发送block2。

        9>发送完block2后，向Client发送通知

        10>client向NameNode发送消息，说我写完了，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。