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HDSF主要节点解说(二)工作原理

时间:2016-01-16 19:24:59      阅读:201      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。

是依据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文英文)。

HDFS有非常多特点

① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自己主动恢复。默认存3份。

② 执行在便宜的机器上。

③ 适合大数据的处理。

多大?多小?HDFS默认会将文件切割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中。假设小文件太多,那内存的负担会非常重。

技术分享

如上图所看到的。HDFS也是依照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

NameNode:是Master节点,是大领导。管理数据块映射。处理client的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;

SecondaryNameNode:是一个小弟。分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

DataNode:Slave节点,奴隶,干活的。负责存储client发来的数据块block;运行数据块的读写操作。

热备份:b是a的热备份。假设a坏掉。那么b立即执行取代a的工作。

冷备份:b是a的冷备份,假设a坏掉。那么b不能立即取代a工作。可是b上存储a的一些信息,降低a坏掉之后的损失。

fsimage:元数据镜像文件(文件系统的文件夹树。)

edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的改动操作记录)

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时,从namenode上,获取fsimage和edits来进行合并。然后再发送给namenode。

降低namenode的工作量。


工作原理

写操作:

技术分享

有一个文件FileA,100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

a. Client将FileA按64M分块。分成两块。block1和Block2;

b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线------>

c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode。如粉色虚线--------->

Block1: host2,host1,host3

Block2: host7,host8,host4

原理:

NameNode具有RackAware机架感知功能,这个能够配置。

若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上。副本2。不同机架节点上;副本3。同第二个副本机架的还有一个节点上;其它副本随机挑选。

若client不为DataNode节点。那存储block时。规则为:副本1。随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上。副本3,同副本2同样的还有一个节点上。其它副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

流式写入过程。

1>将64M的block1按64k的package划分;

2>然后将第一个package发送给host2;

3>host2接收完后。将第一个package发送给host1,同一时候client想host2发送第二个package;

4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同一时候接收host2发来的第二个package。

5>以此类推。如图红线实线所看到的,直到将block1发送完成。

6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。

如图粉红颜色实线所看到的。

7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息。说我写完了。

这样就真完毕了。如图黄色粗实线

8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所看到的。

9>发送完block2后。host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所看到的。

10>client向NameNode发送消息,说我写完了。如图黄色粗实线。。

这样就完成了。

分析,通过写过程,我们能够了解到:

写1T文件,我们须要3T的存储,3T的网络流量贷款。

在运行读或写的过程中。NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。假设发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其它节点去。

读取时,要读其它节点去。

挂掉一个节点,没关系。还有其它节点能够备份。甚至。挂掉某一个机架,也没关系;其它机架上,也有备份。

读操作:

技术分享

读操作就简单一些了,如图所看到的,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。

那么。读操作流程为:

a. client向namenode发送读请求。

b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。

block1:host2,host1,host3

block2:host7,host8,host4

c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。

并且block1去host2上读取;然后block2。去host7上读取;

上面样例中,client位于机架外。那么假设client位于机架内某个DataNode上,比如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:

优选读取本机架上的数据


HDSF主要节点解说(二)工作原理

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原文地址:http://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5136026.html

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