HDFS要点剖析

谈到大数据，不得不提的一个名词是“HDFS”。它是一种分布式文件存储系统，其系统架构图如下图所示：

HDFS要点剖析

从图中可以了解到的几个关键概念

元数据（MetaData）
机架（Rock）
块（Block）

从图中可以了解到的两个重要组件：

NameNode
DataNode

需要了解的另一个组件：

SecondaryNameNode

三个重要的组件说明

NameNode

简单地说，NameNode 有管理和存储两个作用。NameNode 管理文件系统的命名空间，维护文件系统树以及树中的所有文件和目录。它存储的是元数据（Metadata）信息，包括文件名目录以及它们之间的层级关系、文件目录的所有者及其权限、每个文件块的名以及文件有哪些块组成等。

这里就很容易理解为什么Hadoop倾向存储大文件的原因了：因为文件越小，存储同等大小文件需要的元信息就越多，会给NameNode 带来了存储压力。

在 NameNode 中存放元信息的文件是 fsimage 。在系统运行期间，所有对元信息的操作都需要保存到内存中并持久化到另一个文件 edit logs，我们在讲解 SecondaryNameNode 组件时还会提到这两个文件。

DataNode

DataNode 具有的作用如下：

负责存储数据块（磁盘读写的基本单位），并提供数据块的读写服务。
根据 NameNode 的指示进行创建、删除和复制等操作。
通过心跳机制，定期报告文件块列表信息。
进行 DataNode 之间通信，以及块的副本处理。

SecondaryNameNode

SecondaryNameNode并不是 NameNode 的备份，这点很容易理解错。SecondaryNameNode 是在文件系统中设置一个检查站点帮助 NameNode 更好的工作。

这里我们简单梳理一下 NameNode 的加载过程：NameNode 启动时通过 fsimage 文件获取整个文件系统的快照，启动后将对文件系统的改动写到 edit logs 中，SecondaryNameNode 定时去获取这个 edit logs，并更新到自己的 fsimage 中。一旦有了新的 fsimage，将其再拷贝回 NameNode 中，NameNode下次启动时会使用这个新的 fsimage，这个过程如下图所示：

HDFS要点剖析

HDFS 的高可用设计

机架感知策略

机架感知策略简单点说就是副本放置策略。HDFS 中默认一个块具有三个副本，其分布如下图所示：

HDFS要点剖析

第一个副本放在客户端相同的节点上，第二个副本放在不同机架的节点上，第三个副本放在与第二个副本同机架但不同节点上。

容错

我们在讨论容错时，通常关注这四个角度：数据存储故障容错、磁盘故障容错、DataNode 故障容错以及 NameNode 故障容错。对于这几个角度的容错又可以从三个维度去分析：冗余备份、失效转移和降级限流。例如：NameNode 的故障检测通过 fsimage 文件和 edit logs文件；数据的故障容错通过冗余备份——机架感知策略等。

HDFS 的特点

HDFS 能够管理和存储PB级别数据，处理非结构化数据，一般对数据的及时性要求不高，通常适合 write-once-read-many 存取模式。

HDFS 不建议存储小文件，不建议大量随机读，不支持多用户写入以及不支持对文件的修改。

HDFS 写流程

HDFS要点剖析

客户端调用 create()来创建文件，Distributed File System 用 RPC 调用 NameNode 节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。NameNode 节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。

Distributed File System 返回 DFSOutputStream，客户端用于写数据。客户端开始写入数据，DFSOutputStream 将数据分成块，写入 Data Queue。Data Queue 由 Data Streamer 读取，并通知 NameNode 节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制 3 块)。分配的数据节点放在一个 Pipeline 里。Data Streamer 将数据块写入 Pipeline 中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。

DFSOutputStream 为发出去的数据块保存了 Ack Queue，等待 Pipeline 中的数据节点告知数据已经写入成功。

HDFS 读流程