出自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/14/1685351.html

一、HDFS的基本概念

1.1、数据块(block)

  • HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。
  • 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。
  • 不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间。

1.2、元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode)

  • 元数据节点用来管理文件系统的命名空间

    • 其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。
    • 这些信息也会在硬盘上保存成以下文件:命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log)
    • 其还保存了一个文件包括哪些数据块,分布在哪些数据节点上。然而这些信息并不存储在硬盘上,而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。
  • 数据节点是文件系统中真正存储数据的地方。
    • 客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。
    • 其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。
  • 从元数据节点(secondary namenode)
    • 从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点,它和元数据节点负责不同的事情。
    • 其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并,以防日志文件过大。这点在下面会相信叙述。
    • 合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份,以防元数据节点失败的时候,可以恢复。

1.2.1、元数据节点文件夹结构

  • VERSION文件是java properties文件,保存了HDFS的版本号。

    • layoutVersion是一个负整数,保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据结构的格式版本号。
    • namespaceID是文件系统的唯一标识符,是在文件系统初次格式化时生成的。
    • cTime此处为0
    • storageType表示此文件夹中保存的是元数据节点的数据结构。

namespaceID=1232737062

cTime=0

storageType=NAME_NODE

layoutVersion=-18

1.2.2、文件系统命名空间映像文件及修改日志

  • 当文件系统客户端(client)进行写操作时,首先把它记录在修改日志中(edit log)
  • 元数据节点在内存中保存了文件系统的元数据信息。在记录了修改日志后,元数据节点则修改内存中的数据结构。
  • 每次的写操作成功之前,修改日志都会同步(sync)到文件系统。
  • fsimage文件,也即命名空间映像文件,是内存中的元数据在硬盘上的checkpoint,它是一种序列化的格式,并不能够在硬盘上直接修改。
  • 同数据的机制相似,当元数据节点失败时,则最新checkpoint的元数据信息从fsimage加载到内存中,然后逐一重新执行修改日志中的操作。
  • 从元数据节点就是用来帮助元数据节点将内存中的元数据信息checkpoint到硬盘上的
  • checkpoint的过程如下:
    • 从元数据节点通知元数据节点生成新的日志文件,以后的日志都写到新的日志文件中。
    • 从元数据节点用http get从元数据节点获得fsimage文件及旧的日志文件。
    • 从元数据节点将fsimage文件加载到内存中,并执行日志文件中的操作,然后生成新的fsimage文件。
    • 从元数据节点奖新的fsimage文件用http post传回元数据节点
    • 元数据节点可以将旧的fsimage文件及旧的日志文件,换为新的fsimage文件和新的日志文件(第一步生成的),然后更新fstime文件,写入此次checkpoint的时间。
    • 这样元数据节点中的fsimage文件保存了最新的checkpoint的元数据信息,日志文件也重新开始,不会变的很大了。

1.2.3、从元数据节点的目录结构

1.2.4、数据节点的目录结构

  • 数据节点的VERSION文件格式如下:

namespaceID=1232737062

storageID=DS-1640411682-127.0.1.1-50010-1254997319480

cTime=0

storageType=DATA_NODE

layoutVersion=-18

  • blk_<id>保存的是HDFS的数据块,其中保存了具体的二进制数据。
  • blk_<id>.meta保存的是数据块的属性信息:版本信息,类型信息,和checksum
  • 当一个目录中的数据块到达一定数量的时候,则创建子文件夹来保存数据块及数据块属性信息。

二、数据流(data flow)

2.1、读文件的过程

  • 客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件
  • DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息。
  • 对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。
  • DistributedFileSystem返回FSDataInputStream给客户端,用来读取数据。
  • 客户端调用stream的read()函数开始读取数据。
  • DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点。
  • Data从数据节点读到客户端(client)
  • 当此数据块读取完毕时,DFSInputStream关闭和此数据节点的连接,然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。
  • 当客户端读取完毕数据的时候,调用FSDataInputStream的close函数。
  • 在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信出现错误,则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。
  • 失败的数据节点将被记录,以后不再连接。

2.2、写文件的过程

  • 客户端调用create()来创建文件
  • DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。
  • 元数据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。
  • DistributedFileSystem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,并通知元数据节点分配数据节点,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。
  • 如果数据节点在写入的过程中失败:
    • 关闭pipeline,将ack queue中的数据块放入data queue的开始。
    • 当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示,则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的,会被删除。
    • 失败的数据节点从pipeline中移除,另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。
    • 元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足,将来会再创建第三份备份。
  • 当客户端结束写入数据,则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点,并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。

Hadoop 学习总结之一:HDFS简介(转载)相关推荐

  1. Hadoop学习笔记之HDFS

    Hadoop学习笔记之HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 优点 缺点 HDFS操作 命令操作HDFS Web端操作HDFS Java操作HDFS HD ...

  2. Hadoop学习5-3:HDFS回收站

    1 回收站配置 2 启回收站功能参数说明 3 删除内容查看 4 回收站内容恢复 5 删除数据不经过回收站 6 回收站清空 7 客户端操作 开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据, ...

  3. Hadoop学习笔记—2.不怕故障的海量存储:HDFS基础入门

    一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护->因此,迫切需要一种系统来管理多 ...

  4. Hadoop学习----HDFS

    文件系统 文件系统:是一种存储和组织数据的方法,实现数据的存储.分级组织.访问和获取等操作,使得用户对文件访问和查找变得容易. 文件系统使用树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘等物理设备使用数据块的概念, ...

  5. Hadoop学习之HDFS

    Hadoop学习之HDFS 1 HDFS相关概念 1.1 设计思路 分散存储,冗余备份. 分散存储:大文件被切割成小文件,使用分而治之的思想让多个服务器对同一个文件进行联合管理: 冗余备份:每个小文件 ...

  6. Hadoop学习笔记(四)HDFS部分下

    Hadoop学习笔记(四)HDFS部分下 一.HDFS 的数据流 1.1 HDFS的写数据流程 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件,Nam ...

  7. hadoop学习笔记(八):Java HDFS API

    hadoop学习笔记(八):Java HDFS API 阅读目录 一.使用HDFS FileSystem详解 回到顶部 一.使用HDFS FileSystem详解 HDFS依赖的第三方包: hadoo ...

  8. Hadoop学习( HDFS实现分布式存储:

    Hadoop 核心-HDFS 前面提过,大数据的特点是: 体量大 类型繁多 值密度低 产生和处理速度快. 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时: 就必须对它进行分区并存储到若干台单独的计 ...

  9. Hadoop学习(6)-HDFS深入理解

    原文来自:扎心了,老铁的<Hadoop学习之路(九)HDFS深入理解>

  10. Hadoop学习之HDFS架构(一)

    HDFS的全称是Hadoop Distributed File System(Hadoop分布式文件系统),是受到Google的GFS(Google文件系统)启发而设计开发出来的运行在商用主机上的分布 ...

最新文章

  1. 让学生网络相互学习,为什么深度相互学习优于传统蒸馏模型?| 论文精读
  2. 阿当姆斯matlab,数值计算方法与MATLAB应用
  3. 黑马程序程序员基础测试(二)
  4. 有哪些道理是我当了程序员后才知道的?
  5. 5 查询一个小时前_2021国考成绩查询系统登录入口
  6. meet --- 位运算
  7. Java 基本语法----数组
  8. 通信原理几种调制方式
  9. 如何制作一张完美的VR全景图片?
  10. 大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark等框架面经
  11. golang中椭圆曲线密码
  12. 全国计算机等级考试一级(WIN7+OFFICE2010)作题练习指导
  13. 大数据、快速数据和数据湖概念
  14. easyexcel读取合并单元格
  15. POJ 3264 Balanced Lineup (RMQ)
  16. 百度地图测距 java_java 百度地图判断两点距离1
  17. java多线程yield_java多线程笔记之让步yield例子
  18. 微信支付0.2%费率申请(最全攻略)
  19. Android 静默安装和智能安装的实现方法
  20. C++ 标准库概览(一分钟就看完了)

热门文章

  1. Netty原理和使用
  2. 五分钟搞清楚MySQL事务隔离级别
  3. 从零开始学习jQuery (三) 管理jQuery包装集
  4. 【LaTeX】E喵的LaTeX新手入门教程(2)基础排版
  5. 降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头
  6. [BetterExplained]遇到问题为什么应该自己动手
  7. 技术文:微信小程序和服务器通信-WebSocket
  8. js中常用的正则表达式
  9. Sublime Text Package Control错误另解
  10. poj 1470(简单LCA 倍增法)