冗余磁盘阵列（RAID）与Hadoop分布式文件系统（HDFS）

1.简介

    数据的存储和处理已成为各个行业的核心需求。为了满足不同规模和需求的数据管理挑战，出现了各种技术和解决方案。本文将介绍两种常用的数据存储和保护技术：冗余磁盘阵列（RAID）和Hadoop分布式文件系统（HDFS）。

    Raid是一种用于提高数据存储性能的冗余性技术,通过将多个磁盘驱动器组合在一起,实现数据的分布和冗余存储.不同级别的Raid提供了各种不同的数据保护和性能特性,可根据需求选择合适的级别.

    Hdfs是Apache Hadoop项目的核心组件之一,是一个专为大规模数据存储和处理而设计的分布式文件系统.Hdfs将大小文件划分为固定大小的块,并将这些块分布式存储在集群中的多个节点上,实现了高容量的数据存储和并行处理.

2.冗余磁盘阵列(Raid)

2.1什么是raid

    Raid的意思是为独立冗余磁盘阵列,是一种将多个物理磁盘,组合成一个逻辑单元的技术,以提高数据存储的可靠性性能和容量.Raid通过将数据分散存储在多个磁盘上,并提供数据冗余,可以在某些磁盘出现故障时通过冗余信息重建数据,确保数据的完整性和可用性.

    同时Raid还可以提高数据读写速度,提升存储系统的整体性能,不同的Raid级别,具有不同的数据冗余和性能特点,可以根据实际需求进行选择,Raid技术可以根据磁盘陈列的不同,同时分为不同的级别Raid0,Raid1,Raid3,Raid5,Raid6,Raid10等,每个级别都有其特定的优缺点和应用场景.

2.2Raid0和Raid1和Raid10

    **Raid0:**通过将数据均匀的分散在多个磁盘上,以提供更高的读写性能和容量,然而Raid不提供数据冗余,因此一旦某个磁盘发生故障,所有数据都会丢失.因此他通过用于那些对性能要求较高,但对数据安全要求相对较低的运用.

    **Raid1:**通过磁盘数据镜像实现数据冗余,即每份数据都同时在两块或多块硬盘上,相互镜像这种方法提供了较高的数据安全性.因为即使一块硬盘损坏,数据也可以从另外一块硬盘上读取,Raid1的读取性能较好,但是写入性能可能略有下降,因为所有的数据都需要同时写入所有镜像磁盘,Raid1常用于数据安全要求极高的场合,如数据库和服务器等.

    **Raid10:**Raid10是Raid1和Raid0的结合,他将多个Raid1的阵列组合成一个大的Raid0阵列.这样,Raid10既提供了数据冗余和容错能力,又提供了较高的读写性能Raid10至少需要4个磁盘并且成本相对较高,但是他在性能和可靠性方面都有很好的表现,常用于高端的存储解决方案.

2.3Raid3和Raid5和Raid6

** Raid3:**Raid3使用单个奇偶效验磁盘来存储校验信息，而不是多个。这种设计使得Raid3在发生磁盘故障时仍然能够恢复数据，但相对于Raid5和Raid6，它的容错能力更为有限。Raid3至少需要三个磁盘，其中一个用于存储奇偶效验信息，而其他磁盘则存储数据。
**Raid5:**将数据和奇偶效验信息交错的存储在多个磁盘上,奇偶效验信息用于恢复丢失的数据.因此Raid5提供较好的数据冗余和容错能力,Raid5至少需要三个磁盘,并提供较高的读写性能,他通常用于需要较高性能和容错能力的存储解决方案.
**Raid6:**Raid6类似Raid5但他适用于2个独立的奇偶效验方案而不是一个,这种设计使得Raid6可以同时容忍2块磁盘的故障提供了更高的容错能力,然而由于额外的奇偶效验信息,Raid6可能会牺牲一些性能.

2.4总结

    总的来说,Raid技术为存储系统带来了巨大利益,特别是在提高传输速率和提供容错功能方面.表现突出,然而不同的Raid级别具有不同的优缺点.需要根据,具体的应用场景和需求进行选择

3.Hadoop分布式文件系统(Hdfs)

参考官网:
Apach HDFS 架构

3.1什么是Hdfs

    Hdfs它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件;其次，它是分布式的，由读个服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。Hdfs的使用场景适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建，写入和关闭之后就不需要改变。Hdfs具有较高的容错能力，旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用数据的高吞吐量访问，适用于具有大型数据集的应用。

3.2Hdfs架构

    Hdfs具有**主从架构**.Hdfs集群由单个NameNode组成,Namenode是一个管理文件系统命名空间并调节客户端对文件访问的主服务器.此外,还有许多DataNode,通常群集中每个节点一个,用于管理附加到运行它们的节点的存储.Hdfs公开文件系统命名空间,并允许将用户数据存储在文件中。在内部，文件被拆分为一个或多个块，这些块存储在一组 DataNode 中。NameNode 执行文件系统命名空间操作，例如打开、关闭和重命名文件和目录。它还确定块到 DataNodes 的映射。DataNode 负责处理来自文件系统客户端的读取和写入请求。DataNode 还根据 NameNode 的指令执行区块创建、删除和复制。
     NameNode 和 DataNode 是设计用于在商用机器上运行的软件。这些机器通常运行 GNU/Linux 操作系统 （OS）。HDFS 是使用 Java 语言构建的;任何支持 Java 的机器都可以运行 NameNode 或 DataNode 软件。使用高度可移植的 Java 语言意味着 HDFS 可以部署在各种机器上。典型的部署具有仅运行 NameNode 软件的专用计算机。群集中的其他每台计算机都运行一个 DataNode 软件实例。该体系结构并不排除在同一台机器上运行多个 DataNode，而是在实际部署中运行，这种情况很少发生。
     集群中存在单个 NameNode 大大简化了系统的架构。NameNode 是所有 HDFS 元数据的仲裁方和存储库。系统的设计方式是，用户数据永远不会流经 NameNode。

总结一下就是:

NameNode(老大):
1.管理文件系统命名空间：负责管理整个文件系统的命名空间，包括文件目录结构、文件与数据块的映射关系等元数据;
2.协调读写操作：所有对文件的读写操作都需要经过 NameNode 的调节和同意;
3.决定数据块存储位置:决定将文件的数据块存储在哪些 DataNode 上，并维护数据块到 DataNodes 的映射关系;

DataNode(小弟):(数据块副本默认为 3，数据块的⼤⼩默认为 128 M)
**1.执行客户端的读写请求:**负责处理文件系统客户端的读写请求，并执行对应的读写操作;
**2.存储文件数据:**将文件的数据块存储在本地磁盘上，负责数据块的创建、删除和复制;
3.执行 NameNode 的命令：根据 NameNode 的指令执行数据块的复制、移动等操作，维护与 NameNode 的通信;

Secondary NameNode(秘书):
**1.备份 NameNode 的元数据:**定期从 NameNode 处获取文件系统的元数据，并创建一个镜像副本以备份 NameNode 的元数据;
2.助 NameNode 恢复：在 NameNode 发生故障时，Secondary NameNode 可以帮助加快 NameNode 的恢复过程，减少数据丢失的可能性;
3.日志合并：将 NameNode 的编辑日志（edits log）和镜像（image）合并，以减少 NameNode 在启动时的加载时间;

3.3Hdfs工作原理

    Hdfs的工作原理涉及多个组件协同工作,包括NameNode,DataNode和客户端.一下是Hdfs的工作原理的概述:

3.3.1 Hdfs文件读取流程

3.3.2 Hdfs文件写流程

3.4Hdfs与传统文件系统的比较

3.4.1目的和场景

    Hdfs是为大数据处理而设计的,处理大量数据，并支持并行处理。它适用于分布式存储和处理，可以跨多个计算节点并行处理数据。传统文件系统通常用于单个计算机或服务器上的文件存储和管理，它们更适合小规模数据的存储和处理。

3.4.2 数据冗余和容错性

    Hdfs通过数据复制实现容错性.它会将数据分成数据块并在集群中的多个节点上进行复制,以防数据丢失.传统文件系统通常依赖于备份策略来保护数据,例如定期备份到磁带或其他存储介质.

3.4.3 文件访问方式

    Hdfs采用****”********写一次,读多次********”****的模式.一旦数据写入,她们通常不会被修改,而是被多个任务并行读取.传统文件系统****支持随机写入和修改文件****的操作,适用于更广泛的应用场景.

3.4.4 文件系统结构

    Hdfs采用主从架构,由一个主节点(Namenode)和多个数据节点(Datanode)组成.Nn负责管理文件系统的命名空间和元数据,而Dn负责存储数据块.传统文件系统通常是单机系统,没有明确的主从结构.

3.4.5 文件大小

    Hdfs将大文件切割成固定大小的数据块(默认128MB或者更大),这有助于并行处理和高效的数据传输.传统文件通常不划分文件为固定大小的块.

3.4.6 一致性模型

    Hdfs的一致性模型是最终一致性,即写入操作完成后,并不会即在所有副本之间同步数据,而是在稍后的时间内同步.传统文件系统通常提供强一致性,即写入操作完成后立即对所有副本进行同步.

3.5总结

    Hdfs作为一个分布式文件系统,在大数据处理领域具有独特的价值和应用优势,为大规模数据存储和处理提供了可靠的解决方案.

4.Raid和Hdfs比较与对比

    Hdfs是一个**分布式文件系统**,可以通过添加更多的节点来拓展 存储容量和处理能力.相对之下,Raid通常受限于单个服务器或者存储设备,因此拓展性受到限制.对于需要大规模数据存储和处理的情况,使用Hdfs可以更容易实现横向拓展,减少了**单点故障**的风险,并且可以根据需求动态拓展,减少单点故障的风险,并且可以根据需求动态调整集群大小,从而降低了维护成本.但是,Raid这种集中式的存储架构通常能够实现更低的访问延迟和更高的数据传输速率,尤其适用于对需求快速数据读写的应用场景.

    Hdfs具有自动数据复制和容错机制,可以自动在集群中的多个节点上复制数据,以提高容错性.这意味着管理员不需要手动管理数据的备份和恢复,从而减少了管理和维护的工作量.相比之下,Raid可能需要管理员手动配置和管理冗余磁盘,这可能会增加维护成本.由于Hhdfs需要构建和维护一个分布式集群,并且需要更多的硬件资源和专业技能,Raid通常具有简单易用的管理界面,管理员可以轻松的配置,监视和管理Raid系统.

    Hdfs是Apache Hadoop项目的一部分,是**开源**的,拥有庞大的社区支持和活跃的开发者社区.这意味着用户可以从社区中获得丰富的文档,工具和支持资源,有助于降低维护和支持的成本.相比之下,商业Raid解决方案可能需要额外的许可费用,并且可能不具有像开源项目那样的广泛支持.

5.结论

      RAID和HDFS都是用于数据存储和保护的技术，各自有着不同的优势和适用场景。RAID适用于小规模到中等规模的数据存储需求，而HDFS适用于大规模数据存储和处理的分布式环境。