Hadoop 入门笔记—核心组件 HDFS

Hadoop 入门笔记—核心组件 HDFS

作者：幻好 来源：恒生LIGHT云社区

基本概念

HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。

首先，通过名字就能很清楚的明白 HDFS 在 Hadoop 中是应该文件存储的组件。

HDFS 的设计之初，主要是考虑到在数据量的不断增长的环境下，由于受制单机资源有限，为了保证系统能够提供高可用、高可靠性以及高扩展等要求，于是通过分布式架构，以达到响应的需求。

核心架构

HDFS 的主要架构分为三个部分：NameNode（nn）、DataNode(dn) 、Secondary NameNode(2nn)。

NameNode（nn）

存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

可以理解系统的文件资源管理器，方便我们查询文件存储位置以及相关属性信息。

DataNode(dn)

负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。

可以理解为通过NameNode是存储一些文件基本属性信息方便我们查询，而DataNode则是存储文件数据的。

Secondary NameNode(2nn)

用来监控HDFS 状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS 元数据的快照

Secondary NameNode可以理解为NameNode的备份，如果NameNode都挂了，Secondary NameNode的备份还能继续提供服务

一个 HDFS 集群由一个 NameNode 和一些 DataNode 组成， NameNode 相当于控制中心，负责管理文件系统的名字空间、数据块与数据节点的映射以及数据节点的调度。 DataNode 则负责处理实际的客户端读写的请求，存储数据。

运行原理

写数据

首先客户端向NameNode 发起RPC 请求创建文件； NameNode 会校验用户权限并查询文件是否存在，最终创建一条元数据信息并返回存储的DataNode 信息给客户端； 客户端开始向DataNode 上传数据，DataNode 会对数据进行切分并完成副本的创建； 然后DataNode 会将数据复制到其他的节点上; 直到所有的节点完成后，返回上传成功，关闭连接。

读数据

首先客户端通过RPC 调用NameNode 的查询方法； NameNode 会校验用户权限并查询文件是否存在，并将文件保存在DataNode 的节点返回； 客户端向返回的DataNode 发起读取的请求，获取数据； 当所有的数据读取完成后，资源关闭。

优缺点

优点：

能够处理较大文件，如MB到TB。 能够部署在廉价服务器上，对性能要求不高，具有较高容错性。 能够对已存储内容进行追加存储内容

缺点：

访问延迟较高，不适合应用在低延迟场景 不适合大量较小文件存储，会耗费较多资源。

总结

HDFS 的设计保证了系统的高可用、高扩展等要求，虽然也有弊端，但是我们应该根据切实的业务需求，选择最合适的技术方案。

HDFS 通过其良好的跨平台移植性，使得其他大数据计算框架都将其作为数据持久化存储的首选方案。

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