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大数据生态之-----HDFS

HDFS工作机制

客户端上传文件时，一方面由datanode存储文件内容，另一方面有namenode负责管理block信息（切块大小，副本数量，位于datanode上的位置信息）

一丶namenode的工作职责：

1. 记录元数据

a) 文件的路径

b) 文件的副本数量

c) 文件切块大小

d) block块信息

e) block块的位置信息

2. 响应客户端请求

3. 平衡datanode上block文件块的存储负载

datanode启动后会向namenode汇报自身所持有的block文件块的相关信息，客户端上传文件时，namenode会优先分配剩余空间较多的datanode供客户端使用。当有新的datanode节点加入集群时，namenode也会通知旧的datanode节点转移自身一部分block块到新的datanode上

二丶namenode元数据管理机制：

1. namenode上完整的元数据存储在内存中
2. 内存中的元数据也会序列化到磁盘上生成fsimage文件，整个生命周期中只序列化一次
3. namenode会对引起元数据变化的客户端操作进行日志记录
4. secondarynamenode定期从namenode上下载编号较新的日志，将fsimage反序列化以后和解析的日志进行合并，合并完成后生成一个新的fsimage并上传到namenode上覆盖掉原来的fsimage文件
5. 这样就保证了namenode上的fsimage文件一直处于一个较新的状态，而且namenode上的日志文件数量也处于一个可控范围之内。

三丶datanode的工作职责

1． 接收客户端上传的block块

2． 帮助客户端获取指定的block块

3． 定期向namenode汇报自身所持有的block信息

四丶文件读写流程

4.1写文件流程

1. 客户端向namenode发送文件上传请求（携带文件名和路径信息）
2. namenode接收到客户端请求以后会从查询元数据中进行查询
3. 如果文件不存在namenode会向客户端返回允许上传响应
4. 客户端接收到namenode允许上传响应后会发送上传的block块信息，比如需要上传一个block，存储3个副本
5. namenode接收到请求以后会从集群中随机挑选三台可用的datanode并其地址将blockid一起发送给client
6. 客户端接收到namenode响应后会选取最近的那台datanode发送block块上传请求和存储该block块的三台datanode的地址信息
7. 第一台datanode接收到请求以后会向第二台datanode发送建立block传输pipeline请求，第二台datanode会向第三台datanode发送建立block传输pipeline请求
8. 第三台datanode准备完毕后会向第二台datanode发送准备就绪响应，第二台datanode准备完毕后会向第一台datanode发送准备就绪响应，此时三台datanode都以做好准备等待接收block块，第一台datanode会向客户端发送允许上传响应
9. 客户端接收到datanode发送的允许上传响应后会利用FileInputStream读取文件并利用SocketOuputStream将文件发送给第一台datanode，该datanode使用SocketInputStream接收数据的同时会通过block pipeline将数据发送到下一台datanode上，三台datanode几乎会同时完成block的接收工作。
10. 后续block块的发送重复4-9步骤

4.2读文件流程

1. Client向name发送文件下载请求(含文件名和HDFS上存储的路径信息)
2. namenode从元数据中进行查找并将block所在的datanode地址响应给Client
3. 客户端接收到block块位置信息后，会选择距离最近的datanode发送block读取请求，
4. datanode接收到client发送的block读取请求以后会将数据发送给client

client接收到datanode发送的数据以后会存储到本地磁盘并继续请求下一个block块并根据偏移量与第一块接收到的block块文件进行合并，最终获取完整文件。

大数据生态之 ——HDFS

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lsbigdata/p/10127478.html