数分-理论-大数据3-HDFS

数分-理论-大数据3-HDFS 数分-理论-大数据3-HDFS（分布式文件系统）

(数据分析系列)

文章目录

• 数分-理论-大数据3-HDFS（分布式文件系统）
• • 1知识点
  • 2具体内容
  • • 2.1背景
    • 2.2简介
    • 2.3体系结构
    • 2.4存储原理
    • • 2.4.1数据冗余存储
      • 2.4.2数据存储策略
      • 2.4.3数据错误与恢复
    • 2.5数据读写过程
    • 2.6安装应用
  • 3参考

1知识点

• 背景
• 简介
• 体系结构
• 存储原理
• 数据读写过程
• 安装应用

2具体内容 2.1背景

大数据->高效存储->分布式文件系统->HDFS

• 分布式文件系统是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统
• GFS的开源实现
• 容错能力强，用户在廉价服务器集群中存储大规模数据，实现大流量和大数据量读写

2.2简介

1.块

• “磁盘块”，每512字节一组，文件系统读写最小单位
• 普通文件系统：读写必须是磁盘块的整数倍
• 分布式文件系统：以块读写，但HDFS默认块是64M
  • 一个文件小于一个数据快大小，不占用整个数据库存储空间
  • 较大的块是为了最小化寻址开销
  • 太大的块会导致MapReduce的Map任务一次只处理一个块数据，启动任务太少影响并行速度

2.分布式文件系统

• 客户机/服务器：C/S

  • C：以特定通信协议通过网络与服务器建立连接提出访问请求

  • S：设置访问权，限制请求方对底层数据存储块的访问
    

  • 主节点，名称节点

    • 负责文件和目录的创建、删除和重命名等
    • 管理着数据节点和文件块的映射关系
    • 客户端只有访问名称节点才能找到请求的文件块所在的位置，从而到相应位置读取所需的文件块；

  • 数据节点

    • 负责数据的存储和读取
    • 存储时，由名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应数据节点
    • 读取时，客户端从名称节点获得数据节点和文件块的映射关系，然后就可以到相应位置访问文件块。
    • 数据节点也要根据名称节点的命令创建、删除数据块和冗余复制。

• 保证数据完整，采用多副本存储。文件块会被复制为多个副本，存储在不同的节点上，而且存储同一文件块不同副本的各个节点会分布在不同的机器上。

• 针对大规模数据存储而设计，处理过小的文件不仅无法充分发挥其优势，而且会严重影响到系统的扩展和性能

3.HDFS

• 以分布式方式存储超大数据量文件，但它并不适合存储大量的小数据量文件
• Hadoop和其他组件的数据存储层
• 运行在价廉的商用集群上
• 采用多种机制保障数据完整性

优势：

• 兼容价廉设备
• 流数据读写（不支持随机读写），很高的数据吞吐率
• 大数据集：GB、TB以上
• 简单的文件模型：一次写入、多次读取
• 强大的跨平台兼容性：JAVA实现

局限：

• 不适合低延迟数据访问，可选Hbase
• 无法高效存储大量小文件
  • 名称节点管理文件系统，多个小文件检索效率低，耗内存大
  • MapReduce处理大量小文件，现成开销过大
  • 访问多个小文件，需要跳数据节点，影响性能
• 不支持多用户写入及任意修改文件
  • 只允许一个写入者
  • 只允许追加

2.3体系结构

1.主从（Master/Slave）结构模型，一个名称节点+若干数据节点

• 名称节点：中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问
• 数据节点：处理文件系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等 *** 作
• 心跳：数据节点按时报告状态，未按时发送“宕机”，不再分I/O请求
  

2.读文件流程

1. 文件名发送给名称节点
2. NameNode找到对应的数据块（一个文件可能包括多个数据块）
3. 根据每个数据块信息找到实际存储在各个数据块的数据节点的位置
4. 把数据节点位置发送给客户端
5. 客户端直接访问这些数据节点获取数据

• NameNode不参与数据的传输
• 文件的数据能够在不同的数据节点上实现并发访问，大大提高了数据访问速度。

2.4存储原理 2.4.1数据冗余存储

多副本方式冗余存储，一个数据块的多个副本会被分布到不同数据节点

• 加快数据传输速度：让各个客户端分别从不同的数据块副本中读取数据，并行 *** 作
• 容易检查数据错误：通过网络传输数据，采用多个副本可以很容易判断数据传输是否出错
• 保证数据的可靠性：即使某个数据节点出现故障失效，也不会造成数据丢失

2.4.2数据存储策略

数据存放、数据读取、数据复制
1.数据存放

• 机架（Rack）存放策略

• 不同机架通信需要经过交换机或路由器

• 同一机架不同机器数据通信不用交换机或路由器（带宽大）

• 默认，每个数据节点在不同机架上

  • 缺点：写入数据时不能充分利用同一机架内部机器之间的带宽
  • 优势：
    • 获得很高的数据可靠性（一个机架故障其他机架副本仍可用）
    • 多机架并行读数，数据读取速度max
    • 易实现系统内部负载均衡和错误纠正

• 默认冗余复制因子是3，每个文件被同时保存到3个地方（两份副本放在同一个机架的不同机器上面，第三个副本放在不同机架的机器上面）
  

• 存放策略

  • 集群发起写请求，第1副本房子发起请求的数据节点上，就近写入数据。若是来自外部的写 *** 作，从集群内部挑一台磁盘空间充足，cpu不忙的数据节点，作为1副本存放地
  • 第2个副本放与第1不同的机架的数据节点
  • 第2个副本放与第1相同的机架的不同节点

2.数据读取

• 提供API，确定一个数据节点所属机架ID，客户端可调用API获取自己所属机架ID
• 客户端读取数据，名称节点获取位置列表（副本位置节点，可调用API确定客户端和数据节点所属机架ID）
• 当某数据块副本对应机架ID和客户端对应机架ID相同时，优先选择该副本读取。若无，随机选一个副本

3.数据复制

• 流水线复制
  • 写入本地，切分多块，每块大小是HDFS设计好的
  • 每块向集群发写请求，名称节点根据个数据节点情况，选择一个数据节点列表返回给客户端
  • 客户端把数据写入列表中第1个数据节点，同时把列表传给第1个数据节点
  • 第1个数据节点接到后写入本地，并向第2个数据节点发起连接请求 ，把数据和列表发给第2个数据节点
  • 第2个数据节点接到后写入本地，并向第3个数据节点发起连接请求，依次类推，列表中多个数据节点形成一条数据复制的流水线。
  • 文件写完后，数据复制完成

2.4.3数据错误与恢复

1.名称节点出错（2种机制）

• 名称节点上的元数据信息同步存储到其他文件系统
• 运行一个第二名称节点，当名称节点宕机，利用第二名称节点中的元数据信息进行系统恢复
  • 会丢失部分数据
• 一般两种结合，名称节点宕机，首先到远程挂载的网络文件系统中获取备份元数据信息，放到第二名称节点上恢复，并把第二名称节点做名称节点使用

2.数据节点出错

• 数据节点定期向名称节点发送“心跳”，报告状态
• 故障后，名称节点无法收到“心跳”，该数据节点记为“宕机”，其数据记为“不可读”，名称节点不会发送I/O请求。
• 名称节点检查发现，某个数据的副本数量小于冗余因子，就会启动数据冗余复制，为它生成新的副本。

3.数据出错
网络传输和磁盘错误等因素都会造成数据错误。

• md5sha1对数据块校验，确保读取正确数据
• 文件创建时，客户端对每个文件块进行信息摘录，并把信息写入同一路径的隐藏文件里
• 客户端读取文件时，先读取信息文件，利用信息文件对每个读取的数据块校验
• 校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且向名称节点报告这个文件块有错误，名称节点会定期检查并且重新复制这个块。

2.5数据读写过程

1.读数据

1. 创建输入流：client通过FileSystem.open()打开文件，在HDFS内DistributedFileSystem实现FileSystem。调用open()方法后，DistributedFileSystem会创建输入流FSDataInputStream，对于HDFS而言，具体的输入流就是DFSInputStream。
2. 通过名称节点获取位置：在DFSInputStream的构造函数中，输入流通过ClientProtocal.getBlockLocations() 远程调用名称节点，获得文件开始部分的数据块保存位置。对于该数据块，名称节点返回保存该数据块的所有数据节点的地址，同时，根据距离客户端的远近对数据节点进行排序；然后，DistributedFileSystem会利用DFSInputStream来实例化FSDataInputStream，返回给客户端，同时返回了数据块的数据节点地址。
3. 读：获得输入流FSDataInputStream后，客户端调用read()函数读取数据。输入流根据前面的排序结果，选择距离客户端最近的数据节点建立连接并读取数据。
4. 读完后关链接：数据从该数据节点读到客户端；当该数据块读取完毕时，FSDataInputStream关闭与该数据节点的连接
5. 下一个：输入流通过getBlockLocations()方法查找下一个数据块（如果客户端缓存中已经包含了该数据块的位置信息，就不需要调用该方法），找到该数据块的最佳数据节点，读取数据。
6. 关闭数据流：当客户端读取完毕数据的时候，调用FSDataInputStream的close()函数，关闭输入流。需要注意的是，在读取数据的过程中，如果客户端与数据节点通信时出现错误，就会尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。

2.写数据

1. 创建输出流：客户端通过 FileSystem.create() 创建文件。相应地，在HDFS文件系统中， DistributedFile System具体实现了FileSystem。因此，调用create()方法后，DistributedFileSystem会创建输出流对象FSDataOutputStream，对于HDFS而言，具体的输出流就是DFSOutputStream。
2. 创建文件：DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。名称节点会执行一些检查，比如文件是否已经存在，客户端是否有权限创建文件等。检查通过之后，名称节点会构造一个新文件，并添加文件信息。远程方法调用结束后，DistributedFileSystem会利用DFSOutputStream来实例化FSDataOutputStream，返回给客户端，客户端使用这个输出流写入数据。
3. 写：获得输出流FSDataOutputStream以后，客户端调用输出流的write()方法向HDFS对应的文件写入数据。
4. 分包：客户端向输出流FSDataOutputStream中写入的数据，会首先被分成一个个的分包，这些分包被放入DFSOutputStream对象的内部队列。输出流FSDataOutputStream会向名称节点申请保存文件和副本数据块的若干个数据节点，这些数据节点形成一个数据流管道。队列中的分包最后被打包成数据包，发往数据流管道中的第一个数据节点，第一个数据节点将数据包发送给第二个数据节点，第二个数据节点将数据包发送给第三个数据节点，这样，数据包会流经管道上的各个数据节点（即流水线复制策略）。
5. 全部写入：因为各个数据节点位于不同机器上，数据需要通过网络发送，因此，为了保证所有数据节点的数据都是准确的，接收到数据的数据节点要向发送者发送“确认包”（ACK Packet）。确认包沿着数据流管道逆流而上，从数据流管道依次经过各个数据节点并最终发往客户端，当客户端收到应答时，它将对应的分包从内部队列移除。不断执行第3~5步，直到数据全部写完。
6. 关闭输出流：客户端调用close()方法关闭输出流，此时开始，客户端不会再向输出流中写入数据，所以，当DFSOutputStream对象内部队列中的分包都收到应答以后，就可以使用ClientProtocol.complete()方法通知名称节点关闭文件，完成一次正常的写文件过程。

3.故障+检测方法

• 故障（节点故障+通讯故障+数据损坏）
  

• 读写故障处理
  

• 数据节点故障

• 副本布局策略
  

2.6安装应用

• 安装部署java环境，完成hadoop部署
• 掌握HDFS使用+基本命令

3参考

• https://shenhao-stu.github.io/Big-Data/#/
• 翻译经典 HDFS原理讲解漫画