- 一、HDFS概念
- 二、HDFS优缺点
- 三、HDFS如何存储
一、HDFS概念
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
hadoop前提和设计目标：
- 硬件错误是常态
- 数据的批处理而不是数据与用户的交互，从而提升数据的高吞吐量
- 大规模数据集，存储大文件和非常多个单个文件
- 满足一次写入多次使用
- 移动计算比移动数据更划算
- 异构软硬件的可可移植性
二、HDFS优缺点
1、高容错性
- 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
- 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS内部机制实现的，我们不必关心。
2、适合批处理
- 它是通过移动计算而不是移动数据。
- 它会把数据位置暴露给计算框架。
3、适合大数据处理
- 处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
- 能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
- 能够处理10K节点的规模。
4、流式文件访问
- 一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。
- 它能保证数据的一致性。
5、可构建在廉价机器上
- 它通过多副本机制，提高可靠性。
- 它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。
当然 HDFS 也有它的劣势，并不适合所有的场合：
1、低延时数据访问
- 比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。
- 它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。
2、小文件存储
- 存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
- 小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
3、并发写入、文件随机修改 - 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
- 仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。
四、HDFS如何存储
HDFS的架构图:
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分:
1、Client：就是客户端。
- 文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
- 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
- 与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
- Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
- Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。
2、NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。
- 管理 HDFS 的名称空间
- 管理数据块（Block）映射信息
- 配置副本策略
- 处理客户端读写请求。
3、DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
- 存储实际的数据块。
- 执行数据块的读/写操作。
4、Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。
- 辅助 NameNode，分担其工作量。
- 定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
- 在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
HDFS 如何读取文件
HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：
- 首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。
- DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面。
- 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。客户端调用read方法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的datanode并连接datanode。
- 数据从datanode源源不断的流向客户端。
- 如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的datanode连接，接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。
- 如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。
HDFS 如何写入文件
HDFS的文件写入原理，主要包括以下几个步骤：
- 客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法，创建一个新的文件。
- DistributedFileSystem 通过 RPC（远程过程调用）调用 NameNode，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NameNode 会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NameNode 就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。
- 前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调 NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列 data queue。
- DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的 DataNode，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中，第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中，以此类推。
- DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
- 客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。
- DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个 ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。
数据的复制
数据复制，hadoop默认为复制三份，一个DataNode存储两份，另一个DataNode存储一个。Namenode管理这些复制的位置，并且监听每个DataNode,如果dataNode宕机了，namenode就能够监听到，并后续的存储不会存储到该DataNode，并且计算每个副本的数量，如果副本的数量低于一个阈值时，这启动复制程序。
数据的复制，是Namenode先讲文件存储到临时文件中，直到该临时文件达到预先设置的大小块，则将该文件复制到一个DataNode,复制完成后继续下一个节点复制。
数据删除
文件的恢复与删除，文件删除后，不是直接删除，而是将数据放置到如window时垃圾站内，hadoop将删除的数据放置于/trash目录下，有一个过期时间，到时间了，就会将数据从/trash目录中删除，之后文件永久在hadoop消失，不可恢复。存储在/trash文件也可以恢复。
原文地址：https://www.cnblogs.com/skyice/p/10434469.html