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快速了解HDFS、NameNode和DataNode

[日期:2018-10-05] 来源:Linux社区  作者:wxplmm [字体: ]

概览

首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。

HDFS特点:

① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。

② 运行在廉价的机器上。

③ 适合大数据的处理。因为小文件也占用一个块,小文件越多(1000个1k文件)块越 多,NameNode压力越大。

如:将一个大文件分成三块A、B、C的存储方式

PS:数据复制原则:

除了最后一个块之外的文件中的所有块都是相同的大小。

HDFS的放置策略:

是将一个副本放在本地机架中的一个节点上,另一个位于不同(远程)机架中的节点上,而最后一个位于不同节点上远程机架。

涉及到的属性:

块大小:Hadoop1版本里默认为64M,Hadoop2版本里默认为128M

复制因子:每个文件加上其文件副本的份数

HDFS的基本结构

 

如上图所示,HDFS基本结构分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个。

NameNode:是Master节点,有点类似Linux里的根目录。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;

SecondaryNameNode:保存着NameNode的部分信息(不是全部信息NameNode宕掉之后恢复数据用),是NameNode的冷备份;合并fsimage和edits然后再发给namenode。(防止edits过大的一种解决方案)

DataNode:负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。是NameNode的小弟。

热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失。

fsimage:元数据镜像文件(文件系统的目录树。)

edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

NameNode详解

作用:

Namenode起一个统领的作用,用户通过namenode来实现对其他数据的访问和操作,类似于root根目录的感觉。

Namenode包含:目录与数据块之间的关系(靠fsimage和edits来实现),数据块和节点之间的关系

fsimage文件与edits文件是Namenode结点上的核心文件。

Namenode中仅仅存储目录树信息,而关于BLOCK的位置信息则是从各个Datanode上传到Namenode上的。

Namenode的目录树信息就是物理的存储在fsimage这个文件中的,当Namenode启动的时候会首先读取fsimage这个文件,将目录树信息装载到内存中。

而edits存储的是日志信息,在Namenode启动后所有对目录结构的增加,删除,修改等操作都会记录到edits文件中,并不会同步的记录在fsimage中。

而当Namenode结点关闭的时候,也不会将fsimage与edits文件进行合并,这个合并的过程实际上是发生在Namenode启动的过程中。

也就是说,当Namenode启动的时候,首先装载fsimage文件,然后在应用edits文件,最后还会将最新的目录树信息更新到新的fsimage文件中,然后启用新的edits文件。

整个流程是没有问题的,但是有个小瑕疵,就是如果Namenode在启动后发生的改变过多,会导致edits文件变得非常大,大得程度与Namenode的更新频率有关系。

那么在下一次Namenode启动的过程中,读取了fsimage文件后,会应用这个无比大的edits文件,导致启动时间变长,并且不可控,可能需要启动几个小时也说不定。

Namenode的edits文件过大的问题,也就是SecondeNamenode要解决的主要问题。

SecondNamenode会按照一定规则被唤醒,然后进行fsimage文件与edits文件的合并,防止edits文件过大,导致Namenode启动时间过长。

DataNode详解

DataNode在HDFS中真正存储数据。

首先解释块(block)的概念:

  1. DataNode在存储数据的时候是按照block为单位读写数据的。block是hdfs读写数据的基本单位。
  2. 假设文件大小是100GB,从字节位置0开始,每128MB字节划分为一个block,依此类推,可以划分出很多的block。每个block就是128MB大小。
  3. block本质上是一个 逻辑概念,意味着block里面不会真正的存储数据,只是划分文件的。
  4. block里也会存副本,副本优点是安全,缺点是占空间

SecondaryNode

执行过程:从NameNode上 下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,同时重置NameNode的edits.

工作原理(转自“大牛笔记”的博客,由于实现是清晰,受益很大,在此不做改动)

写操作:

 

有一个文件FileA,100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

a. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;

b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①------>。

c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②--------->。

    Block1: host2,host1,host3

    Block2: host7,host8,host4

    原理:

        NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。

        若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。

        若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。

d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

    流式写入过程,

        1>将64M的block1按64k的package划分;

        2>然后将第一个package发送给host2;

        3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;

        4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。

        5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。

        6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。

        7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

        8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。

        9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。

        10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

分析,通过写过程,我们可以了解到:

    写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。

    在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。

    挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。

读操作:

 

读操作就简单一些了,如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。 

那么,读操作流程为:

a. client向namenode发送读请求。

b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。

    block1:host2,host1,host3

    block2:host7,host8,host4

c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;

上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:

优选读取本机架上的数据

运算和存储在同一个服务器中,每一个服务器都可以是本地服务器

补充

元数据

元数据被定义为:描述数据的数据,对数据及信息资源的描述性信息。(类似于Linux中的i节点)

以 “blk_”开头的文件就是 存储数据的block。这里的命名是有规律的,除了block文件外,还有后 缀是“meta”的文件 ,这是block的源数据文件,存放一些元数据信息。

数据复制

NameNode做出关于块复制的所有决定。它周期性地从集群中的每个DataNode接收到一个心跳和一个阻塞报告。收到心跳意味着DataNode正常运行。Blockreport包含DataNode上所有块的列表。

使用HDFS dfs命令对文件进行增删改查操作 https://www.linuxidc.com/Linux/2018-08/153641.htm

Hadoop集群间的HDFS文件拷贝  https://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146879.htm

Linux公社的RSS地址https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx

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