大数据基础：Hadoop之HDFS重点架构原理

Hadoop之HDFS重点架构原理

一、什么是Hadoop

分布式系统基础架构，旨在解决海量数据存储和计算分析问题，核心组件：HDFS + MapReduce + Yarn。

二、HDFS简介

Hadoop Distributed File System - 分布式文件存储系统，解决海量数据存储问题。

三、HDFS架构

3.1、NameNode

NameNode就是主从架构中的Master，是HDFS中的管理者。HDFS中数据文件分布式存储在各个DataNode节点上，NameNode维护和管理文件系统元数据（空间目录树结构、文件、Block信息、访问权限），随着存储文件的增多，NameNode上存储的信息越来越多，NameNode主要通过两个组件实现元数据管理：fsimage（命名空间镜像文件）和editslog（编辑日志）。

• fsimage：HDFS文件系统元数据的镜像文件，其中包含了HDFS文件系统的所有目录和文件相关信息元数据。
• editslog：用户操作HDFS的编辑日志文件，存放HDFS文件系统的所有操作事件，文件的所有写操作会被记录到Edits文件中

NameNode作用：

1. 完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射信息。
2. 提供文件元数据持久化/管理方案。
3. 提供副本放置策略。
4. 处理客户端读写请求。

3.2、SecondaryNameNode

随着操作HDFS的数据变多，久而久之就会造成edits文件变的很大，如果namenode重启后再一条条执行edits日志恢复状态就需要很长时间，导致重启速度慢，所以在NameNode运行的时候就需要将editslog和fsimage定期合并。这个合并操作就由SecondaryNameNode负责。

所以SecondaryNameNode作用就是辅助NameNode定期合并fsimage和editslog，并将合并后的fsimage推送给NameNode。

3.3、DataNode

DataNode是主从架构中的Slave,DataNode存储文件block块，Block在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括2个文件，一个是数据文件本身，一个是元数据（包括block长度、block校验和、时间戳）。当DataNode启动后会向NameNode进行注册，并汇报block列表信息，后续会周期性（参数dfs.blockreport.intervalMsec决定，默认6小时）向NameNode上报所有的块信息。同时，DataNode会每隔3秒与NameNode保持心跳，如果超过10分钟NameNode没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

DataNode作用：

1. 基于本地磁盘存储block数据块。
2. 保存block的校验和数据保证block的可靠性。
3. 与NameNode保持心跳并汇报block列表信息。

3.4、Client

Client是操作HDFS的客户端。

Client作用：

1. 与NameNode交互，获取文件block位置信息。
2. 与DataNode交互，读写文件block数据。
3. 文件上传时，负责文件切分成block并上传。
4. 可以通过client访问HDFS进行文件操作或管理HDFS。

四、fsimage和editslog合并

1. 当HDFS集群首次启动会在NameNode上创建空的fsimage，对HDFS的操作会记录到editslog文件中。
2. 当开始进行editslog和fsimage合并时，SecondaryNameNode请求namenode生成新的editslog文件并向其中写日志。
3. SecondaryNameNode通过HTTP GET的方式从NameNode下载fsimage和edits文件到本地。
4. SecondaryNameNode将fsimage加载到自己的内存，并根据editslog更新内存中的fsimage信息，然后将更新完毕之后的fsimage写到磁盘上。
5. SecondaryNameNode通过HTTP PUT将新的fsimage文件发送到NameNode，NameNode将该文件保存为.ckpt的临时文件备用。
6. NameNode重命名该临时文件并准备使用，此时NameNode拥有一个新的fsimage文件和一个新的很小的editslog文件（可能不是空的，因为在SecondaryNameNode合并期间可能对元数据进行了读写操作）。
7. 后续SecondaryNameNode会按照以上步骤周期性进行editslog和fsimage的合并。

注意：合并时机默认间隔1小时（3600s）或者每分钟(60s)editslog存储的事务(即操作数)到了1000000个。

五、Block副本放置策略

HDFS中每个block块有3副本。

第一个副本：放置在上传文件的DataNode，也就是Client所在节点上；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：放置在与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随机节点。

更多副本：随机节点存放。

六、读写流程

6.1、HDFS写文件流程

1. 客户端会创建DistributedFileSystem对象，DistributedFileSystem会发起对namenode的一个RPC连接，请求创建一个文件，不包含关于block块的请求。namenode会执行各种各样的检查，确保要创建的文件不存在，并且客户端有创建文件的权限。如果检查通过，namenode会创建一个文件（在edits中，同时更新内存状态），否则创建失败，客户端抛异常IOException。
2. NN在文件创建后，返回给HDFS Client可以开始上传文件块。
3. DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream对象给客户端用于写数据。FSDataOutputStream封装了一个DFSOutputStream对象负责客户端跟datanode以及namenode的通信。
4. 客户端中的FSDataOutputStream对象将数据切分为小的packet数据包（64kb，core-default.xml：file.client-write-packet-size默认值65536），并写入到一个内部队列（“数据队列”）。DataStreamer会读取其中内容，并请求namenode返回一个datanode列表来存储当前block副本。列表中的datanode会形成管线，DataStreamer将数据包发送给管线中的第一个datanode，第一个datanode将接收到的数据发送给第二个datanode，第二个发送给第三个，依次类推。
5. FSDataOutputStream维护着一个数据包的队列，这的数据包是需要写入到datanode中的，该队列称为确认队列。当一个数据包在管线中所有datanode中写入完成，就从ack队列中移除该数据包。
6. 当block传输完成，DN会向NN汇报block信息，同时Client继续传输下一个block，如果有多个block，则会反复从步骤4开始执行。
7. 当客户端完成了数据的传输，调用数据流的close方法。该方法将数据队列中的剩余数据包写到datanode的管线并等待管线的确认。
8. 客户端收到管线中所有正常datanode的确认消息后，通知namenode文件写入成功。

6.2、HDFS读文件流程

1. 客户端通过FileSystem对象的open方法打开希望读取的文件，DistributedFileSystem对象通过RPC调用namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode返回存有该副本的datanode地址。这些datanode根据它们与客户端的距离来排序。如果客户端本身就是一个datanode，并保存有相应block一个副本，会从本地读取这个block数据。
2. DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream对象给客户端读取数据。该对象管理着datanode和namenode的I/O，用于给客户端使用。客户端对这个输入调用read方法，存储着文件起始几个block的datanode地址的DFSInputStream连接距离最近的datanode。通过对数据流反复调用read方法，可以将数据从datnaode传输到客户端。到达block的末端时，DFSInputSream关闭与该datanode的连接，然后寻找下一个block的最佳datanode。客户端只需要读取连续的流，并且对于客户端都是透明的。
3. 客户端从流中读取数据时，block是按照打开DFSInputStream与datanode新建连接的顺序读取的。它也会根据需要询问namenode来检索下一批数据块的datanode的位置。一旦客户端完成读取，就close掉FSDataInputStream的输入流。
4. 在读取数据的时候如果DFSInputStream在与datanode通信时遇到错误，会尝试从这个块的一个最近邻datanode读取数据。同时也记住故障datanode，保证以后不会反复读取该节点上后续的block。DFSInputStream也会通过校验和确认从datanode发来的数据是否完整。如果发现有损坏的块，DFSInputStream会尝试从其他datanode读取其副本并通知namenode。
5. Client下载完block后会验证DN中的MD5，保证块数据的完整性。

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