HDFS概述

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HDFS的特点：

　　1.为超大文件而设计的，提供超大的数据贷款并能够在集群中扩展到成百上千个节点，实例能够支持千万数量级别的文件。

　　2.适用于流式的数据访问，HDFS适用于批处理，重点是保证高吞吐量而不是低延迟的用户响应。

　　3.完善的冗余备份机制。

　　4.支持简单的一致性模型：HDFS需要支持一次写入多次读取的模型。

　　5.移动计算优于移动数据，HDFS 提供了使应用计算移动到离它最近数据位置的接口。

　　6.兼容各种硬件和软件平台

HDFS不适合的场景：1.大量小文件，大量小文件会导致元数据的增加，占用大量内存2.低延迟的用户数据访问。3.多用户写入，导致一致性维护的困难。

HDFS的主要组件与架构：

　　HDFS主要有三个组件：NameNode,SecondaryNameNode和DataNode

　　HDFS以主从模式运行Master/Slave，其中NameNode、SecondaryNameNode运行在master节点上，DataNode运行在Slave节点上

HDFS架构分析：

　　数据块：数据块使磁盘读写的基本单位，HDFS会把文件分块存储，HDFS默认的数据块大小为64MB，而磁盘块一般为512B，快增大可以减少寻址时间与文件传输时间的比例，数据块是存储在DataNode中的，以多个副本的形式分布在集群中，副本的数量默认为3。

　　NameNode：客户端请求一个文件或者存储一个文件时，需要具体到哪个DataNode上存取，客户端再直接和DataNode进行交互，这些信息的维护者就是NameNode。

　　　　　　　　NameNode保存元信息的种类：

　　　　　　　　1.文件名目录和层级关系

　　　　　　　　2.文件目录的所有者与权限

　　　　　　　　3.文件块的名及文件有哪些块组成

　　DataNo、worker节点，负责存储，也提供数据块的读写服务，会根据 NameNode的指示来进行创建、删除和复制的操作 

没有Namenode，HDFS就不能工作。事实上，如果运行namenode的机器坏掉的话，系统中的文件将会完全丢失，因为没有其他方法能够将位于不同datanode上的文件块(blocks)重建文件。因此，namenode的容错机制非常重要，Hadoop提供了两种机制。

第一种方式是将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份。Hadoop可以通过配置来让Namenode将他的持久化状态文件写到不同的文件系统中。这种写操作是同步并且是原子化的。比较常见的配置是在将持久化状态写到本地硬盘的同时，也写入到一个远程挂载的网络文件系统。

第二种方式是运行一个辅助的Namenode(Secondary Namenode)。 事实上Secondary Namenode并不能被用作Namenode它的主要作用是定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并，以防止操作日志文件(edit log)变得过大。通常，Secondary Namenode 运行在一个单独的物理机上，因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份，万一哪天Namenode宕机了，这个备份就可以用上了。

但是辅助Namenode总是落后于主Namenode，所以在Namenode宕机时，数据丢失是不可避免的。在这种情况下，一般的，要结合第一种方式中提到的远程挂载的网络文件系统(NFS)中的Namenode的元数据文件来使用，把NFS中的Namenode元数据文件，拷贝到辅助Namenode，并把辅助Namenode作为主Namenode来运行。

　　SecondaryNode:定期合并edits和fsimage文件

HDFS概述

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原文地址：https://www.cnblogs.com/1605-3QYL/p/9463998.html