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  • 名称节点和数据节点作用

    千次阅读 2017-08-01 15:32:19
    两张图说清楚名称节点和数据节点

    两张图说清楚名称节点和数据节点

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  • 转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11249814.html

     

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  • HDFS(名称节点数据节点)简介

    万次阅读 2017-05-29 10:29:05
    这些节点分为主从节点,主节点可叫作名称节点(NameNode),从节点可叫作数据节点(DataNode) HDFS通过块的模式存储数据,默认情况下一个块是64M,把大文件拆分成多个块,可以最小化寻址开销 这样的好处是: 1....

    HDFS: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

    这些节点分为主从节点,主节点可叫作名称节点(NameNode),从节点可叫作数据节点(DataNode)

     

    HDFS的存储模式:

    HDFS通过块的模式存储数据,默认情况下一个块是64M,把大文件拆分成多个块,可以最小化寻址开销
    这样的好处是:
    1.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
    2.简化系统设置 : 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
    3.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

     

    名称节点最主要功能: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

    名称节点(NameNode)与DataNode的功能:


    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

    名称节点的启动:
    1.在启动时,系统会将FsImage中的内容加载到内存中去,之后再执行EditLog中的操作,使得内存中的数据和实际同步,存在内存中的支持客户端的读。
    2.一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
    3.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

    但为了防止EditLog过大的问题:引入了第二名称节点(SecondaryNameNode)
    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

    SecondaryNameNode让EditLog变小的工作流程:
    (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

     

    工作流程图:


    DataNode: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

    即HDFS需要实现的方面:
    1.兼容廉价的硬件设备
    2.流数据读写
    3.大数据集
    4.简单的文件模型
    5.强大的跨平台兼容性
    但这样面临的局限性:
    1.不适合低延迟数据访问
    2.无法高效存储大量小文件
    3.不支持多用户写入及任意修改文件

     

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  • 1、HDFS 采用主/从架构,主节点即NameNode 从节点即:DataNode 2、NameNode即是模式, 并完成外模式模式之间的映像,模式... NameNode存放的数据块信息是在启动时扫描所有数据节点重构; 在运行过程中周期性...

    1、HDFS 采用主/从架构,主节点即NameNode     从节点即:DataNode

    2、NameNode即是模式, 并完成外模式和模式之间的映像,模式和内模式之间的映像。

    3、NameNode存放HDFS全局命名空间,充当全局数据目录;存储全局文件系统树,目录-文件-文件块信息

         NameNode存放的数据块信息是在启动时扫描所有数据节点重构;

         在运行过程中周期性受到数据节点发送的数据块列表信息重构而得;

    4、在客户端读取数据过程中,将数据块和数据节点映射按远近排序列表发送给客户端;

    5、在客户端写数据过程中,检查文件是否存在、是否有权限;将待写入文件分成若干文件块,并根据数据节点的繁忙和磁盘容量程度,分配数据块和数据节点对应关系列表反馈给客户端;

    6、HDFS文件块默认是64M,普通文件块的大小为521字节;

         

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    千次阅读 2017-08-18 14:16:20
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  • ②查找某一节点的子节点。 代码如下: package generalTree; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class GeneralTree { private List lst = new ArrayList(); public class N
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名称节点和数据节点的区别