单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,第,10,章 分布式文件系统HDFS,云计算与大规模数据处理,第10章 分布式文件系统HDFS云计算与大规模数据处理,提纲,10.1,分布式文件系统,10.2 HDFS,简介,10.3 HDFS,相关概念,10.4 HDFS,体系结构,10.5 HDFS,存储原理,10.6 HDFS,数据读写过程,10.7 HDFS,编程实践,提纲10.1 分布式文件系统,10.1,分布式文件系统,10.1.1,计算机集群结构,10.1.2,分布式文件系统的结构,10.1分布式文件系统10.1.1计算机集群结构,10,.1.1计算机集群结构,分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。,与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就大大降低了硬件上的开销。,图,10-1,计算机集群的基本架构,10.1.1计算机集群结构分布式文件系统把文件分布存储到多,10.1.2,分布式文件系统的结构,分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”,(Master Node),或者也被称为“名称结点”,(NameNode),，另一类叫“从节点”（,Slave Node,）或者也被称为“数据节点”,(DataNode),图,10-2,大规模文件系统的整体结构,10.1.2分布式文件系统的结构分布式文件系统在物理结构上,10,.2HDFS简介,总体而言，,HDFS,要实现以下目标：,兼容廉价的硬件设备,流数据读写,大数据集,简单的文件模型,强大的跨平台兼容性,HDFS,特殊的设计，在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下几个方面：,不适合低延迟数据访问,无法高效存储大量小文件,不支持多用户写入及任意修改文件,10.2HDFS简介总体而言，HDFS要实现以下目标：兼,10,.3.1块,HDFS,默认一个块,64MB,，一个文件被分成多个块，以块作为存储单位,块的大小远远大于普通文件系统，可以最小化寻址开销,HDFS,采用抽象的块概念可以带来以下几个明显的好处：,支持大规模文件存储,：文件以块为单位进行存储，一个大规模文件可以被分拆成若干个文件块，不同的文件块可以被分发到不同的节点上，因此，一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制，可以远远大于网络中任意节点的存储容量,简化系统设计,：首先，大大简化了存储管理，因为文件块大小是固定的，这样就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块；其次，方便了元数据的管理，元数据不需要和文件块一起存储，可以由其他系统负责管理元数据,适合数据备份,：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，大大提高了系统的容错性和可用性,10.3.1块HDFS默认一个块64MB，一个文件被分成多,10.3.2,名称节点和数据节点,10.3.2名称节点和数据节点,10.3.2,名称节点和数据节点,在,HDFS,中，名称节点（,NameNode,）负责管理分布式文件系统的命名空间（,Namespace,），保存了两个核心的数据结构，即,FsImage,和,EditLog,FsImage,用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据,操作日志文件,EditLog,中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作,名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息,图,10-3,名称节点的数据结构,名称节点的数据结构,10.3.2名称节点和数据节点在HDFS中，名称节点（Na,10.3.2,名称节点和数据节点,FsImage,文件包含文件系统中所有目录和文件,inode,的序列化形式。每个,inode,是一个文件或目录的元数据的内部表示，并包含此类信息：文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。对于目录，则存储修改时间、权限和配额元数据,FsImage,文件没有记录块存储在哪个数据节点。而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入,HDFS,集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块映射是最新的。,FsImage,文件,10.3.2名称节点和数据节点FsImage文件包含文件系,10.3.2,名称节点和数据节点,在名称节点启动的时候，它会将,FsImage,文件中的内容加载到内存中，之后再执行,EditLog,文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。,一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的,FsImage,文件和一个空的,EditLog,文件,名称节点起来之后，,HDFS,中的更新操作会重新写到,EditLog,文件中，因为,FsImage,文件一般都很大（,GB,级别的很常见），如果所有的更新操作都往,FsImage,文件中添加，这样会导致系统运行的十分缓慢，但是，如果往,EditLog,文件里面写就不会这样，因为,EditLog,要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户端发送成功代码之前，,edits,文件都需要同步更新,名称节点的启动,10.3.2名称节点和数据节点在名称节点启动的时候，它会将,10.3.2,名称节点和数据节点,在名称节点运行期间，,HDFS,的所有更新操作都是直接写到,EditLog,中，久而久之，,EditLog,文件将会变得很大,虽然这对名称节点运行时候是没有什么明显影响的，但是，当名称节点重启的时候，名称节点需要先将,FsImage,里面的所有内容映像到内存中，然后再一条一条地执行,EditLog,中的记录，当,EditLog,文件非常大的时候，会导致名称节点启动操作非常慢，而在这段时间内,HDFS,系统处于安全模式，一直无法对外提供写操作，影响了用户的使用,名称节点运行期间,EditLog,不断变大的问题,如何解决？答案是：,SecondaryNameNode,第二名称节点,第二名称节点,是,HDFS,架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对,HDFS,元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。,SecondaryNameNode,一般是单独运行在一台机器上。,10.3.2名称节点和数据节点在名称节点运行期间，HDFS,10.3.2,名称节点和数据节点,SecondaryNameNode,的工作情况：,（,1,）,SecondaryNameNode,会定期和,NameNode,通信，请求其停止使用,EditLog,文件，暂时将新的写操作写到一个新的文件,edit.new,上来，这个操作是瞬间完成，上层写日志的函数完全感觉不到差别；,（,2,）,SecondaryNameNode,通过,HTTP GET,方式从,NameNode,上获取到,FsImage,和,EditLog,文件，并下载到本地的相应目录下；,（,3,）,SecondaryNameNode,将下载下来的,FsImage,载入到内存，然后一条一条地执行,EditLog,文件中的各项更新操作，使得内存中的,FsImage,保持最新；这个过程就是,EditLog,和,FsImage,文件合并；,（,4,）,SecondaryNameNode,执行完（,3,）操作之后，会通过,post,方式将新的,FsImage,文件发送到,NameNode,节点上,（,5,）,NameNode,将从,SecondaryNameNode,接收到的新的,FsImage,替换旧的,FsImage,文件，同时将,edit.new,替换,EditLog,文件，通过这个过程,EditLog,就变小了,10.3.2名称节点和数据节点SecondaryNameN,10.3.2,名称节点和数据节点,数据节点是分布式文件系统,HDFS,的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表,每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地,Linux,文件系统中,数据节点,（,DataNode,）,10.3.2名称节点和数据节点数据节点是分布式文件系统HD,10.4HDFS,体系结构,10.4.1HDFS,体系结构概述,10.4.2HDFS,命名空间管理,10.4.3,通信协议,10.4.4,客户端,10.4.5HDFS,体系结构的局限性,10.4HDFS体系结构10.4.1HDFS体系结构概述,10,.4.1HDFS体系结构概述,HDFS,采用了主从（,Master/Slave,）结构模型，一个,HDFS,集群包括一个名称节点（,NameNode,）和若干个数据节点（,DataNode,）（如图,3-4,所示）。名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问。集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件系统客户端的读,/,写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。每个数据节点的数据实际上是保存在本地,Linux,文件系统中。,图,10-4 HDFS,体系结构,10.4.1HDFS体系结构概述 HDFS采,10,.4.2HDFS命名空间管理,HDFS,的命名空间包含目录、文件和块,在,HDFS1.0,体系结构中，在整个,HDFS,集群中只有一个命名空间，并且只有唯一一个名称节点，该节点负责对这个命名空间进行管理,HDFS,使用的是传统的分级文件体系，因此，用户可以像使用普通文件系统一样，创建、删除目录和文件，在目录间转移文件，重命名文件等,10.4.2HDFS命名空间管理HDFS的命名空间包含目录,10.4.3,通信协议,HDFS,是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多数据需要通过网络进行传输,所有的,HDFS,通信协议都是构建在,TCP/IP,协议基础之上的,客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起,TCP,连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互,名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互,客户端与数据节点的交互是通过,RPC,（,Remote Procedure Call,）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起,RPC,，而是响应来自客户端和数据节点的,RPC,请求,10.4.3通信协议HDFS是一个部署在集群上的分布式文件,10.4.4,客户端,客户端是用户操作,HDFS,最常用的方式，,HDFS,在部署时都提供了客户端,HDFS,客户端是一个库，暴露了,HDFS,文件系统接口，这些接口隐藏了,HDFS,实现中的大部分复杂性,严格来说，客户端并不算是,HDFS,的一部分,客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作，并且提供了类似,Shell,的命令行方式来访问,HDFS,中的数据,此外，,HDFS,也提供了,Java API,，作为应用程序访问文件系统的客户端编程接口,10.4.4客户端客户端是用户操作HDFS最常用的方式，H,10,.4.5HDFS体系结构的局限性,HDFS,只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了一些明显的局限性，具体如下：,（,1,）,命名空间的限制,：名称节点是保存在内存中的，因此，名称节点能够容纳的对象（文件、块）的个数会受到内存空间大小的限制。,（,2,）,性能的瓶颈,：整个分布式文件系统的吞吐量，受限于单个名称节点的吞吐量。,（,3,）,隔离问题,：由于集群中只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此，无法对不同应用程序进行隔离。,（,4,）,集群的可用性,：一旦这个唯一的名称节点发生故障，会导致整个集群变得不可用。,10.4.5HDFS体系结构的局限性HDFS只设置唯一一个,10.5HDFS,存储原理,10.5.1,冗余数据保存,10.5.2,数据存取策略,10.5.3,数据错误与恢复,10.5HDFS存储原理1