hadoop(一):深度剖析hdfs原理

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     转自：http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html

　　在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时，有不少困惑的地方，结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS、Map-Reduce、 Bigtable，其中GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生，Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷， Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起，以此引发大数据第二波技术浪潮，一些大数据公司纷纷推出自己的大数据查询分析产 品，如：Cloudera开源了大数据查询分析引擎Impala、Hortonworks开源了 Stinger、Fackbook开源了Presto、UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark计算框架，所有这些技术的数据来源均基于hdsf, 对于 hdsf 最基本的不外乎就是其读写操作

目录：

• hdfs 名词解释
• hdsf 架构
• NameNode(NN)
• Secondary NN
• hdfs 写文件
• hdfs 读文件
• block持续化结构

HDFS名词解释：

• Block： 在HDFS中，每个文件都是采用的分块的方式存储，每个block放在不同的datanode上，每个block的标识是一个三元组（block id， numBytes，generationStamp），其中block id是具有唯一性，具体分配是由namenode节点设置，然后再由datanode上建立block文件，同时建立对应block meta文件
• Packet：在DFSclient与DataNode之间通信的过程中，发送和接受数据过程都是以一个packet为基础的方式进行
• Chunk：中文名字也可以称为块，但是为了与block区分，还是称之为chunk。在DFSClient与DataNode之间通信的过程中，由于文件采用的是基于块的方式来进行的，但是在发送数据的过程中是以packet的方式来进行的，每个packet包含了多个chunk，同时对于每个chunk进行checksum计算，生成checksum bytes
• 小结：

1. 1. 一个文件被拆成多个block持续化存储（block size 由配置文件参数决定）   思考： 修改 block size 对以前持续化的数据有何影响?
   2. 数据通讯过程中一个 block 被拆成 多个 packet
   3. 一个 packet 包含多个 chunk

• Packet结构与定义： Packet分为两类，一类是实际数据包，另一类是heatbeat包。一个Packet数据包的组成结构，如图所示
• 
• 上图中，一个Packet是由Header和Data两部分组成，其中Header部分包含了一个Packet的概要属性信息，如下表所示：
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• Data部分是一个Packet的实际数据部分，主要包括一个4字节校验和（Checksum）与一个Chunk部分，Chunk部分最大为512字节
• 在构建一个Packet的过程中，首先将字节流数据写入一个buffer缓冲区中，也就是从偏移量为25的位置（checksumStart）开 始写Packet数据Chunk的Checksum部分，从偏移量为533的位置（dataStart）开始写Packet数据的Chunk Data部分，直到一个Packet创建完成为止。
• 当写一个文件的最后一个Block的最后一个Packet时，如果一个Packet的大小未能达到最大长度，也就是上图对应的缓冲区 中，Checksum与Chunk Data之间还保留了一段未被写过的缓冲区位置，在发送这个Packet之前，会检查Chunksum与Chunk Data之间的缓冲区是否为空白缓冲区（gap），如果有则将Chunk Data部分向前移动，使得Chunk Data 1与Chunk Checksum N相邻，然后才会被发送到DataNode节点

hdsf架构：

• hdfs的构架图网上一堆，抓了一张表述比较清楚的图如下, 主要包含因类角色：Client、NameNode、SecondayNameNode、DataNode
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• HDFS Client: 系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写, 注意：写数据时文件切分由Client完成 
• Namenode：Master节点（也称元数据节点），是系统唯一的管理者。负责元数据的管理(名称空间和数据块映射信息);配置副本策略；处理客户端请求
• Datanode：数据存储节点(也称Slave节点)，存储实际的数据；执行数据块的读写；汇报存储信息给NN
• Secondary NameNode：小弟角色，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, 注意：在hadoop 2.x 版本，当启用 hdfs ha 时，将没有这一角色。（详见第二单）
• 解释说明：

1. 1. 热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作
   2. 冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失

• hdfs构架原则：

1. 1. 元数据与数据分离：文件本身的属性（即元数据）与文件所持有的数据分离
   2. 主/从架构：一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成
   3. 一次写入多次读取：HDFS中的文件在任何时间只能有一个Writer。当文件被创建，接着写入数据，最后，一旦文件被关闭，就不能再修改。
   4. 移动计算比移动数据更划算：数据运算，越靠近数据，执行运算的性能就越好，由于hdfs数据分布在不同机器上，要让网络的消耗最低，并提高系统的吞吐量，最佳方式是将运算的执行移到离它要处理的数据更近的地方，而不是移动数据

NameNode:

• NameNode是整个文件系统的管理节点，也是HDFS中最复杂的一个实体，它维护着HDFS文件系统中最重要的两个关系：

1. 1. HDFS文件系统中的文件目录树，以及文件的数据块索引，即每个文件对应的数据块列表
   2. 数据块和数据节点的对应关系，即某一块数据块保存在哪些数据节点的信息

• 第一个关系即目录树、元数据和数据块的索引信息会持久化到物理存储中，实现是保存在命名空间的镜像fsimage和编辑日志edits中，注意：在fsimage中，并没有记录每一个block对应到哪几个Datanodes的对应表信息
• 第二个关系是在NameNode启动后，每个Datanode对本地磁盘进行扫描，将本Datanode上保存的block信息汇报给Namenode，Namenode在接收到每个Datanode的块信息汇报后，将接收到的块信息，以及其所在的Datanode信息等保存在内存中。HDFS就是通过这种块信息汇报的方式来完成 block -> Datanodes list的对应表构建
• fsimage记录了自最后一次检查点之前HDFS文件系统中所有目录和文件的序列化信息;
• edits是元数据操作日志(记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作)
• 在NameNode启动时候，会先将fsimage中的文件系统元数据信息加载到内存，然后根据eidts中的记录将内存中的元数据同步至最新状态，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，这个过程称为一个检查 点 (checkpoint)， 多长时间做一次 checkpoint？（见第四章 参数配置） checkpoint 能手工触发吗？ 验证重启hdfs服务后editlog没删除呢？
• 类似于数据库中的检查点，为了避免edits日志过大，在Hadoop1.X 中，SecondaryNameNode会按照时间阈值（比如24小时）或者edits大小阈值（比如1G），周期性的将fsimage和edits的合 并，然后将最新的fsimage推送给NameNode。而在Hadoop2.X中，这个动作是由Standby NameNode来完成.
• 由此可看出，这两个文件一旦损坏或丢失，将导致整个HDFS文件系统不可用，在HDP2.4安装(五)：集群及组件安装  集群安装过程中，hdfs 默认的只能选择一个NN，是否意味着NN存在单点呢？(见第二单 hdfs HA)
• 在hadoop1.X为了保证这两种元数据文件的高可用性，一般的做法，将dfs.namenode.name.dir设置成以逗号分隔的多个目录，这多个目录至少不要在一块磁盘上，最好放在不同的机器上，比如：挂载一个共享文件系统
• fsimage\edits 是序列化后的文件，想要查看或编辑里面的内容，可通过 hdfs 提供的 oiv\oev 命令，如下：
  • 命令: hdfs oiv （offline image viewer） 用于将fsimage文件的内容转储到指定文件中以便于阅读,，如文本文件、XML文件，该命令需要以下参数：
  1. 1. -i  (必填参数)  –inputFile <arg>  输入FSImage文件
     2. -o (必填参数)  –outputFile <arg> 输出转换后的文件，如果存在，则会覆盖
     3. -p (可选参数） –processor <arg>   将FSImage文件转换成哪种格式： (Ls|XML|FileDistribution).默认为Ls
     4. 示例：hdfs oiv -i /data1/hadoop/dfs/name/current/fsimage_0000000000019372521 -o /home/hadoop/fsimage.txt
  • 命令：hdfs oev (offline edits viewer 离线edits查看器）的缩写， 该工具只操作文件因而并不需要hadoop集群处于运行状态。
  1. 1. 示例:  hdfs oev -i edits_0000000000000042778-0000000000000042779 -o edits.xml
     2. 支持的输出格式有binary（hadoop使用的二进制格式）、xml（在不使用参数p时的默认输出格式）和stats（输出edits文件的统计信息）
• 小结：

1. NameNode管理着DataNode，接收DataNode的注册、心跳、数据块提交等信息的上报，并且在心跳中发送数据块复制、删除、恢复等指令；同时，NameNode还为客户端对文件系统目录树的操作和对文件数据读写、对HDFS系统进行管理提供支持
2. 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。 块状态报告包括了某个 Datanode 所有的数据 块列表。每个数据块都有一个指定的最小副本数。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。

Secondary NameNode：在HA cluster中又称为standby node

• 定期合并 fsimage 和 edits 日志，将 edits 日志文件大小控制在一个限度下
• 
• namenode 响应 Secondary namenode 请求，将 edit log 推送给 Secondary namenode ， 开始重新写一个新的 edit log
• Secondary namenode 收到来自 namenode 的 fsimage 文件和 edit log
• Secondary namenode 将 fsimage 加载到内存，应用 edit log ， 并生成一 个新的 fsimage 文件
• Secondary namenode 将新的 fsimage 推送给 Namenode
• Namenode 用新的 fsimage 取代旧的 fsimage ， 在 fstime 文件中记下检查 点发生的时

 HDFS写文件：

• 写文件部分参考blog 地址 （http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html），2.X版本默认block的大小是 128M （见第四章参数配置）
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1. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
2. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>
3. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode (NameNode按什么规则返回DataNode? 参见第三单 hadoop机架感知），如粉色虚线②--------->
   • Block1: host2,host1,host3
   • Block2: host7,host8,host4
4. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入，流式写入过程如下：
1. 将64M的block1按64k的packet划分
2. 然后将第一个packet发送给host2
3. host2接收完后，将第一个packet发送给host1，同时client想host2发送第二个packet
4. host1接收完第一个packet后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个packet
5. 以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕
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示
7. client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8. 发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示

•  说明：

1. 1. 当客户端向 HDFS 文件写入数据的时候，一开始是写到本地临时文件中。假设该文件的副 本系数设置为 3 ，当本地临时文件累积到一个数据块的大小时，客户端会从 Namenode 获取一个 Datanode 列表用于存放副本。然后客户端开始向第一个 Datanode 传输数据，第一个 Datanode 一小部分一小部分 (4 KB) 地接收数据，将每一部分写入本地仓库，并同时传输该部分到列表中 第二个 Datanode 节点。第二个 Datanode 也是这样，一小部分一小部分地接收数据，写入本地 仓库，并同时传给第三个 Datanode 。最后，第三个 Datanode 接收数据并存储在本地。因此， Datanode 能流水线式地从前一个节点接收数据，并在同时转发给下一个节点，数据以流水线的 方式从前一个 Datanode 复制到下一个
   2. 时序图如下：

•  小结：

1. 写入的过程，按hdsf默认设置，1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量
2. 在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去
3. 挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份

hdfs读文件： 

•  读到文件示意图如下：
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• 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象时分布文件系统的一个实例；
• DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode以确定文件起始块的位置，同一Block按照重复数会返回多个位置，这些位置按照Hadoop集群拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面 (详见第三章）
• 前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成DFSInputStream对象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流，客户端对这个输入流调用read()方法
• 存储着文件起始块的DataNode地址的DFSInputStream随即连接距离最近的DataNode，通过对数据流反复调用read()方法，将数据从DataNode传输到客户端
• 到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与该DataNode的连接，然后寻找下一个块的最佳DataNode，这些操作对客户端来说是透明的，客户端的角度看来只是读一个持续不断的流
• 一旦客户端完成读取，就对FSDataInputStream调用close()方法关闭文件读取

block持续化结构:

•  DataNode节点上一个Block持久化到磁盘上的物理存储结构，如下图所示：
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• 每个Block文件（如上图中blk_1084013198文件）都对应一个meta文件（如上图中blk_1084013198_10273532.meta文件），Block文件是一个一个Chunk的二进制数据（每个Chunk的大小是512字节），而meta文件是与每一个Chunk对应的Checksum数据，是序列化形式存储

hadoop(一):深度剖析hdfs原理

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Xmingzi/p/6032415.html