HDFS

• HDFS
  • 1、HDFS概述
    • 1.1 hdfs产生背景和意义
    • 1.2 HDFS优缺点
    • 1.3 HDFS组成架构
    • 1.4 HDFS文件块大小
  • 2、HDFS的Shell（命令）
  • 3、API
  • 4、HDFS的读写流程（面试重点）
    • 4.1.1 写入流程
    • 4.1.2 网络拓扑 - 节点距离计算
    • 4.1.3 机架感知
    • 4.2 HDFS读数据流程
  • 5、NameNode 和SecondaryNameNode
    • 5.1 NN 和 2NN的工作机制
      • NemeNode的元数据存储在哪里？
      • NameNode 工作机制
    • 5.2 Fsimage和Edits解析
    • 5.3 CheckPoint时间设置
  • 6、DataNode
    • 6.1 DataNode工作机制
    • 6.2 数据完整性
    • 6.3 掉线时限参数设置

HDFS

1、HDFS概述

1.1 hdfs产生背景和意义

1. HDFS 产生背景

   • 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。

2. HDFS定义

   • HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。

3. HDFS 的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

1.2 HDFS优缺点

• 优点

  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。

  2. 适合处理大数据

     • 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；

     • 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

  3. 可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

• 缺点

  1. 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
  2. 无法高效的对大量小文件进行存储。
     • 存储大量小文件的话，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；
     • 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
     • NameNode正常在生产环境下是128G内存存储文件，一个文件块占用150个字节，能存储9亿个小文件。？
  3. 不支持并发写入、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。

1.3 HDFS组成架构

1. NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者

   1. 管理HDFS的名称空间；
   2. 配置副本策略；
   3. 管理数据块（Block）映射信息；
   4. 处理客户端读写请求。

2. DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。

   1. 存储实际的数据块；
   2. 执行数据块的读/写操作。

3. Client：就是客户端。

   1. 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，然后进行上传；
   2. 与NameNode交互，获取文件的位置信息；
   3. 与DataNode交互，读取或者写入数据；
   4. Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
   5. Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；

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。

   1. 辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；
   2. 在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

1.4 HDFS文件块大小

2、HDFS的Shell（命令）

3、API

4、HDFS的读写流程（面试重点）

4.1.1 写入流程

1. 客户端通过 Distributed FileSystem(分布式文件系统 ) 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查权限和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. 客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。

4. NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。（1.本地节点 2.其他机架一个节点 3.其他机架另一个节点 - > 需要考虑每个节点是否可用，负载均衡，节点距离最近等因素）

5. 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据，dn1 收到请求会继续调用dn2，然后 dn2 调用 dn3，将这个通信管道建立完成。

6. dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。

7. 客户端开始往 dn1 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，dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet(64k)会放入一个应答队列等待应答。

8. 当一个 Block 传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务

   器。（重复执行 3-7 步）。

4.1.2 网络拓扑 - 节点距离计算

• 在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
  • 节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和
• 

4.1.3 机架感知

1. 官方说明

• http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

2. 源码说明
   • Crtl + n 查找 BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找 chooseTargetInOrder 方法。
3. Hadoop3.1.3 副本节点选择
   • 

4.2 HDFS读数据流程

1. 客户端通过 DistributedFileSystem(分布式文件系统对象) 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。
2. 挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3. DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。
4. 客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

5、NameNode 和SecondaryNameNode

5.1 NN 和 2NN的工作机制

1. NemeNode的元数据存储在哪里？

   • 内存：好处：计算快。坏处：可靠性差，容易丢失。磁盘：好处：可靠性高。坏处：计算慢。内存 + 磁盘：先在内存中计算再持久化到磁盘，依旧效率低
   • 内存中一份数据，在磁盘里镜像文件fslmage存储值，Edits只记录变化的步骤。
     • 镜像文件中的数据 + Edits中相关的操作 = 内存当中的数据 。
     • 什么时候将镜像文件 和 Edits加载到内存呢
       • 服务器启动的时候，就会加载到内存。
       • 服务器关机的时候，就会将两个文件进行合并

2. NameNode 工作机制

   • 
   1. 第一阶段：NameNode 启动
      1. 第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
      2. 客户端对元数据进行增删改的请求。
      3. NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。
      4. NameNode 在内存中对元数据进行增删改。
   2. 第二阶段：Secondary NameNode工作
      1. Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode是否检查结果。
      2. Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
      3. NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
      4. 将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
      5. Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
      6. 生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
      7. 拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
      8. NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。

5.2 Fsimage和Edits解析

• NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件

  

1. Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。
2. Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
3. seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
4. 每 次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加 载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。

5.3 CheckPoint时间设置

1. 通常情况下，SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次

   

2. 一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到 1 百万时，SecondaryNameNode 执行一次。

   

6、DataNode

6.1 DataNode工作机制

1. 一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
2. DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6 小时）的向 NameNode 上报所有的块信息。
3. 心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10 分钟 + 30秒没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。（心跳检测）
4. 集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

6.2 数据完整性

• DataNode 节点保证数据完整性的方法。

  1. 当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。
  2. 如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。
  3. Client 读取其他 DataNode 上的 Block。
  4. 常见的校验算法 crc（32），md5（128），sha1（160）
  5. DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。

  

6.3 掉线时限参数设置