Hadoop分布式文件系统

一、Hadoop

Hadoop之父Doug Cutting

Hadoop的发音*[hædu:p] ，*Cutting儿子对玩具小象的昵称

1、Hadoop发展简史

1. 2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella创建了开源网页爬虫项目Nutch。
2. 2003年10月，Google发表Google File System论文。
3. 2004年7月，Doug Cutting和Mike Cafarella在Nutch中实现了类似GFS的功能，即后来HDFS的前身。
4. 2004年10月，Google发表了MapReduce论文。
5. 2005年2月，Mike Cafarella在Nutch中实现了MapReduce的最初版本。
6. 2005年12月，开源搜索项目Nutch移植到新框架，使用MapReduce和HDFS在20个节点稳定运行。
7. 2006年1月，Doug Cutting加入雅虎，Yahoo!提供一个专门的团队和资源将Hadoop发展成一个可在网络上运行的系统。
8. 2006年2月，Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。
9. 2006年3月，Yahoo!建设了第一个Hadoop集群用于开发。
10. 2006年4月，第一个Apache Hadoop发布。
11. 2006年11月，Google发表了Bigtable论文，激起了Hbase的创建。
12. 2007年10月，第一个Hadoop用户组会议召开，社区贡献开始急剧上升。
13. 2007年，百度开始使用Hadoop做离线处理。
14. 2007年，中国移动开始在“大云”研究中使用Hadoop技术。
15. 2008年，淘宝开始投入研究基于Hadoop的系统——云梯，并将其用于处理电子商务相关数据。
16. 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
17. 2008年2月，Yahoo!运行了世界上最大的Hadoop应用，宣布其搜索引擎产品部署在一个拥有1万个内核的Hadoop集群上。
18. 2008年4月，在900个节点上运行1TB排序测试集仅需209秒，成为世界最快。
19. 2008年8月，第一个Hadoop商业化公司Cloudera成立。
20. 2008年10月，研究集群每天装载10TB的数据。
21. 2009 年3月，Cloudera推出世界上首个Hadoop发行版——CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop）平台，完全由开放源码软件组成。 Cloudera公司网址
22. 2009年6月，Cloudera的工程师Tom White编写的《Hadoop权威指南》初版出版，后被誉为Hadoop圣经。
23. 2009年7月 ，Hadoop Core项目更名为Hadoop Common;
24. 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
25. 2009年8月，Hadoop创始人Doug Cutting加入Cloudera担任首席架构师。
26. 2009年10月，首届Hadoop World大会在纽约召开。
27. 2010年5月，IBM提供了基于Hadoop 的大数据分析软件——InfoSphere BigInsights，包括基础版和企业版。
28. 2011年3月，Apache Hadoop获得Media Guardian Innovation Awards媒体卫报创新奖
29. 2012年3月，企业必须的重要功能HDFS NameNode HA被加入Hadoop主版本。
30. 2012年8月，另外一个重要的企业适用功能YARN成为Hadoop子项目。
31. 2014年2月，Spark逐渐代替MapReduce成为Hadoop的缺省执行引擎，并成为Apache基金会顶级项目。
32. 2017年12月，Release 3.0.0 generally available

hadoop官网 Cloudera公司网址

2、HDFS存储模型

• 文件线性按字节切割成块(block)，具有offset，id
• 文件与文件的block大小可以不一样
• 一个文件除最后一个block，其他block大小一致
• block的大小依据硬件的I/O特性调整
• block被分散存放在集群的节点中，具有location
• Block具有副本(replication)，没有主从概念，副本不能出现在同一个节点
• 副本是满足可靠性和性能的关键
• 文件上传可以指定block大小和副本数，上传后只能修改副本数
• 一次写入多次读取，不支持修改
• 支持追加数据

3、HDFS架构设计

• HDFS是一个主从(Master/Slaves)架构
• 由一个NameNode和一些DataNode组成
• 面向文件包含：文件数据(data)和文件元数据(metadata)
• NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树
• DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写
• DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息
• Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件block数据

3.1、角色功能

NameNode

• 完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射
• 需要持久化方案保证数据可靠性
• 提供副本放置策略

DataNode

• 基于本地磁盘存储block(文件的形式)
• 并保存block的校验和数据保证block的可靠性
• 与NameNode保持心跳，汇报block列表状态

3.2、元数据持久化

• 任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来
• 使用FsImage存储内存所有的元数据状态
• 使用本地磁盘保存EditLog和FsImage
• EditLog具有完整性，数据丢失少，但恢复速度慢，并有体积膨胀风险
• FsImage具有恢复速度快，体积与内存数据相当，但不能实时保存，数据丢失多
• NameNode使用了FsImage+EditLog整合的方案： - 滚动将增量的EditLog更新到FsImage，以保证更近时点的FsImage和更小的EditLog体积

3.3、安全模式

• HDFS搭建时会格式化，格式化操作会产生一个空的FsImage
• 当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage
• 将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上
• 并将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上
• 然后删除旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了
• Namenode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。
• 处于安全模式的Namenode是不会进行数据块的复制的。
• Namenode从所有的 Datanode接收心跳信号和块状态报告。
• 每当Namenode检测确认某个数据块的副本数目达到这个最小值，那么该数据块就会被认为是副本安全(safely replicated)的。
• 在一定百分比（这个参数可配置）的数据块被Namenode检测确认是安全之后（加上一个额外的30秒等待时间），Namenode将退出安全模式状态。
• 接下来它会确定还有哪些数据块的副本没有达到指定数目，并将这些数据块复制到其他Datanode上。

3.4、HDFS中的SNN

SecondaryNameNode（SNN）

• 在非Ha模式下，SNN一般是独立的节点，周期完成对NN的EditLog向FsImage合并，减少EditLog大小，减少NN启动时间
• 根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period 默认3600秒
• 根据配置文件设置edits log大小 fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值默认是64MB

3.5、Block的副本放置策略

第一个副本：放置在上传文件的DN；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，CPU不太忙的节点。
第二个副本：放置在于第一个副本不同的 机架的节点上。
第三个副本：与第二个副本相同机架的节点。
更多副本：随机节点。

4、HDFS写流程

• Client和NN连接创建文件元数据
• NN判定元数据是否有效
• NN处发副本放置策略，返回一个有序的DN列表
• Client和DN建立Pipeline连接
• Client将块切分成packet（64KB），并使用chunk（512B）+chucksum（4B）填充
• Client将packet放入发送队列dataqueue中，并向第一个DN发送
• 第一个DN收到packet后本地保存并发送给第二个DN
• 第二个DN收到packet后本地保存并发送给第三个DN
• 这一个过程中，上游节点同时发送下一个packet
• 生活中类比工厂的流水线：结论：流式其实也是变种的并行计算
• Hdfs使用这种传输方式，副本数对于client是透明的
• 当block传输完成，DN们各自向NN汇报，同时client继续传输下一个block
• 所以，client的传输和block的汇报也是并行的

5、HDFS读流程

• 为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。
• 如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。
• 如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。
• 语义：下载一个文件： - Client和NN交互文件元数据获取fileBlockLocation- NN会按距离策略排序返回- Client尝试下载block并校验数据完整性
• 语义：下载一个文件其实是获取文件的所有的block元数据，那么子集获取某些block应该成立 - Hdfs支持client给出文件的offset自定义连接哪些block的DN，自定义获取数据- 这个是支持计算层的分治、并行计算的核心

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