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  • HDFS工作原理笔记

    什么是HDFS,有什么特点特性

    它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件.

    其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色;

    特性:

    (1)HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来设置,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M

    (2)HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树,客户端通过路径来访问文件,形如:hdfs://namenode:port/dir/ile.data

    (3)目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担

    ——namenode是HDFS集群主节点,负责维护整个hdfs文件系统的目录树,以及每一个路径(文件)所对应的block块信息(block的id,及所在的datanode服务器)

    (4)文件的各个block的存储管理由datanode节点承担

    ---- datanode是HDFS集群从节点,每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置dfs.replication)

    (5)HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改

    HDFS分解描述

    1. HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode
    2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
    3. DataNode 负责管理用户的文件数据块
    4. 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
    5. 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上
    6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量
    7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

    HDFS写数据流程

      客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode,然后,客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。

    步骤:

    1、根namenode通信请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在

    2、namenode返回是否可以上传

    3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上

    4、namenode返回3个datanode服务器ABC

    5、client请求3台dn中的一台A上传数据(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),A收到请求会继续调用B,然后B调用C,将整个pipeline建立完成,逐级返回客户端

    6、client开始往A上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位,A收到一个packet就会传给B,B传给C;A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

    7、当一个block传输完成之后,client再次请求namenode上传第二个block的服务器。

    如图解析:

    HDFS读数据流程

            客户端将要读取的文件路径发送给namenode,namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件.

    详细步骤解析

    1、跟namenode通信查询元数据,找到文件块所在的datanode服务器

    2、挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流

    3、datanode开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验)

    4、客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件

    元数据存储机制

    A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

    B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中)

    C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件

    元数据的checkpoint

    每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载到内存进行merge(这个过程称为checkpoint)

    checkpoint的详细过程

     

    checkpoint操作的触发条件配置参数

    dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率,60秒
    dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
    #以上两个参数做checkpoint操作时,secondary namenode的本地工作目录
    dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}
    dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数
    dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
    dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

    DATANODE的工作机制

    Datanode工作职责:

    存储管理用户的文件块数据

    定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报)

    (这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题)

    <property>
    <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
    <value>3600000</value>
    <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
    </property>

    2、Datanode掉线判断时限参数

    datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:

            timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

            而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

            需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以,举个例子,如果heartbeat.recheck.interval设置为5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为3(秒,默认),则总的超时时间为40秒。

    <property>
    <name>heartbeat.recheck.interval</name>
    <value>2000</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>
    <value>1</value>
    </property>

     观察验证DATANODE功能

    上传一个文件,观察文件的block具体的物理存放情况:

     在每一台datanode机器上的这个目录中能找到文件的切块:

    /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/data/current/BP-193442119-192.168.2.120-1432457733977/current/finalize

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