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  • HDFS数据存储模式

    千次阅读 2019-04-08 16:23:40
    Hadoop中HDFS的存储机制 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。...Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认...

    Hadoop中HDFS的存储机制

    HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。

    1. HDFS中的基础概念

    Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通的文件系统相同的是,HDFS中的文件也是被分成64M一块的数据块存储的。不同的是,在HDFS中,如果一个文件大小小于一个数据块的大小,它是不需要占用整个数据块的存储空间的。

    NameNode:元数据节点。该节点用来管理文件系统中的命名空间,是master。其将所有的为了见和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中,这些信息在硬盘上保存为了:命名空间镜像(namespace image)以及修改日志(edit log),后面还会讲到。此外,NameNode还保存了一个文件包括哪些数据块,分布在哪些数据节点上。然而,这些信息不存放在硬盘上,而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。

    DataNode:数据节点。是HDFS真正存储数据的地方。客户端(client)和元数据节点(NameNode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。此外,DataNode需要周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。

    Secondary NameNode:从元数据节点。从元数据节点并不是NameNode出现问题时候的备用节点,它的主要功能是周期性的将NameNode中的namespace image和edit log合并,以防log文件过大。此外,合并过后的namespace image文件也会在Secondary NameNode上保存一份,以防NameNode失败的时候,可以恢复。

    edit log:修改日志。当文件系统客户端client进行------写------操作的时候,我们就要把这条记录放在修改日志中。在记录了修改日志后,NameNode则修改内存中的数据结构。每次写操作成功之前,edit log都会同步到文件系统中。

    fsimage:命名空间镜像。它是内存中的元数据在硬盘上的checkpoint。当NameNode失败的时候,最新的checkpoint的元数据信息就会从fsimage加载到内存中,然后注意重新执行修改日志中的操作。而Secondary NameNode就是用来帮助元数据节点将内存中的元数据信息checkpoint到硬盘上的。

    2. HDFS中文件读写操作流程

    在HDFS中,文件的读写过程就是client和NameNode以及DataNode一起交互的过程。我们已经知道NameNode管理着文件系统的元数据,DataNode存储的是实际的数据,那么client就会联系NameNode以获取文件的元数据,而真正的文件读取操作是直接和DataNode进行交互的。

    写文件的过程:

    客户端调用create()来创建文件DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。DistributedFileSystem返回DFSOutputStream,客户端用于写数据。客户端开始写入数据,DFSOutputStream将数据分成块,写入data queue。Data queue由Data Streamer读取,并通知元数据节点分配数据节点,用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue,等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。如果数据节点在写入的过程中失败:

    关闭pipeline,将ack queue中的数据块放入data queue的开始。
    当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示,则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的,会被删除。
    失败的数据节点从pipeline中移除,另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。
    元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足,将来会再创建第三份备份。
    当客户端结束写入数据,则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点,并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。

    读取文件的过程:

    客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息。对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。DistributedFileSystem返回FSDataInputStream给客户端,用来读取数据。客户端调用stream的read()函数开始读取数据。DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点。Data从数据节点读到客户端(client)当此数据块读取完毕时,DFSInputStream关闭和此数据节点的连接,然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。当客户端读取完毕数据的时候,调用FSDataInputStream的close函数。 在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信出现错误,则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。失败的数据节点将被记录,以后不再连接。

    3. HDFS的优缺点分析

    优点:

    1)能够处理超大的文件;

    2)流式访问数据。HDFS能够很好的处理“一次写入,多次读写”的任务。也就是说,一个数据集一旦生成了,就会被复制到不同的存储节点中,然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下,分析任务都会涉及到数据集中的大部分数据。所以,HDFS请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。

    3)可以运行在比较廉价的商用机器集群上。

    缺点和改进策略:

    1)不适合低延迟数据访问:HDFS是为了处理大型数据集分析任务的,主要是为达到大数据分析,所以延迟时间可能会较高。改进策略:对于那些有低延时要求的应用程序,HBase是一个更好的选择。通过上层数据管理项目来尽可能地弥补这个不足。在性能上有了很大的提升,它的口号就是goes real time。使用缓存或多master设计可以降低client的数据请求压力,以减少延时。还有就是对HDFS系统内部的修改,这就得权衡大吞吐量与低延时了。

    2)无法高效存储大量小文件:因为Namenode把文件系统的元数据放置在内存中,所以文件系统所能容纳的文件数目是由Namenode的内存大小来决定。一般来说,每一个文件、文件夹和Block需要占据150字节左右的空间,所以,如果你有100万个文件,每一个占据一个Block,你就至少需要300MB内存。当前来说,数百万的文件还是可行的,当扩展到数十亿时,对于当前的硬件水平来说就没法实现了。还有一个问题就是,因为Map task的数量是由splits来决定的,所以用MR处理大量的小文件时,就会产生过多的Maptask,线程管理开销将会增加作业时间。举个例子,处理10000M的文件,若每个split为1M,那就会有10000个Maptasks,会有很大的线程开销;若每个split为100M,则只有100个Maptasks,每个Maptask将会有更多的事情做,而线程的管理开销也将减小很多。改进策略:要想让HDFS能处理好小文件,有不少方法。利用SequenceFile、MapFile、Har等方式归档小文件,这个方法的原理就是把小文件归档起来管理,HBase就是基于此的。对于这种方法,如果想找回原来的小文件内容,那就必须得知道与归档文件的映射关系。横向扩展,一个Hadoop集群能管理的小文件有限,那就把几个Hadoop集群拖在一个虚拟服务器后面,形成一个大的Hadoop集群。google也是这么干过的。多Master设计,这个作用显而易见了。正在研发中的GFS II也要改为分布式多Master设计,还支持Master的Failover,而且Block大小改为1M,有意要调优处理小文件啊。
    附带个Alibaba DFS的设计,也是多Master设计,它把Metadata的映射存储和管理分开了,由多个Metadata存储节点和一个查询Master节点组成。

    3)不支持多用户写入以及任意修改文件:在HDFS的一个文件中只有一个写入者,而且写操作只能在文件末尾完成,即只能执行追加操作。目前HDFS还不支持多个用户对同一文件的写操作,以及在文件任意位置进行修改。

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  • HDFS存储过程

    2020-12-01 18:02:38
    随着大数据时代的到来,第三次信息化浪潮已经开幕了(15年一次),在第四次信息化浪潮的到来之前,各种新兴企业的兴起也愈发迅速,大数据HADOOP体系的技术也愈发...上传block时,是将以比block的单元进行传输的(即chunk---最小

    随着大数据时代的到来,第三次信息化浪潮已经开幕了(15年一次),在第四次信息化浪潮的到来之前,各种新兴企业的兴起也愈发迅速,大数据HADOOP体系的技术也愈发成熟

    HDFS存储过程

       有客户端发送提交请求,首先与namenode进行交互,然后namenode与datanode实时发送心跳(即ping),然后将文件切分成block进行上传,但是其实HDFS默认有三个机架,这里就先不讲机架感知策略,只要知道机架感知是存放副本的就行.上传block时,是将以比block的单元进行传输的(即chunk---最小的存储单元),当block上传到第一个datanode时,它就会默认复制三份(dfs.replication设置),以chunk传输完一个存储单元,后立即往下一个副本传递.利用了时间重叠技术;然后datanode以一张map映射表告知namenode的block存储情况.
     副本存放策略:
       默认有两种算法,一是namenode查询datanode(CPU,内存等信息),然后找一个资源充足的datanode节点存放副本.
    

    (1) 读文件bai流程
    1)client端发送读文件请求给namenode,如果文件不存在,返回错误信息,否则,将该文件对应的block及其所在datanode位置发送给client
    2) client收到文件位置信息后,与不同datanode建立socket连接并行获取数据。
    (2) 写文件流程
    1) client端发送写文件请求,namenode检查文件是否存在,如果已存在,直接返回错误信息,否则,发送给client一些可用namenode节点
    2) client将文件分块,并行存储到不同节点上datanode上,发送完成后,client同时发送信息给namenode和datanode
    3) namenode收到的client信息后,发送确信信息给datanode
    4) datanode同时收到namenode和datanode的确认信息后,提交写操作。

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  • 常见面试题:Hadoop之HDFS存储原理的详细图文解析

    Hadoop之HDFS的存储原理(运行原理)

    阅读目录(Content)

    • 一、HDFS读取过程
    • 二、HDFS的写入过程
    • 三、通过实例说明HDFS的读写操作
      • 3.1、写入操作
      • 3.2、读取操作
    • 四、图解HDFS的读取写入过程
      • 4.1、角色出演
      • 4.2、读取操作
      • 3.2、写入操作

    前言

      其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的!

    一、HDFS读取过程

      

      1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例。

      2)DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置。对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址。

        此外,这些datanode根据他们与client的距离来排序(根据网络集群的拓扑)。如果该client本身就是一个datanode,便从本地datanode中读取。

               DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream对象给client读取数据,FSDataInputStream转而包装了一个DFSInputStream对象。

      3)接着client对这个输入流调用read()。存储着文件开头部分的块的数据节点的地址DFSInputStream随即与这些块最近的datanode相连接。

      4)通过在数据流中反复调用read(),数据会从datanode返回client。

      5)到达块的末端时,DFSInputStream会关闭与datanode间的联系,然后为下一个块找到最佳的datanode。client端只需要读取一个连续的流,这些对于client来说都是透明的。

      6)在读取的时候,如果client与datanode通信时遇到一个错误,那么它就会去尝试对这个块来说下一个最近的块。它也会记住那个故障节点的datanode,以保证不会再对之后的块进行徒劳无益的尝试。

        client也会确认datanode发来的数据的校验和。如果发现一个损坏的块,它就会在client试图从别的datanode中读取一个块的副本之前报告给namenode。

      7)这个设计的一个重点是,client直接联系datanode去检索数据,并被namenode指引到块中最好的datanode。因为数据流在此集群中是在所有datanode分散进行的。

        所以这种设计能使HDFS可扩展到最大的并发client数量。同时,namenode只不过提供块的位置请求(存储在内存中,十分高效),不是提供数据。否则如果客户端数量增长,namenode就会快速成为一个“瓶颈”。

      注意:

        这里HdfsDataInputStream是FSDataInputStream的子类,这里是通过子类创建父类对象。

        

    二、HDFS的写入过程

      

      1)客户端通过在DistributedFileSystem中调用create()来创建文件。

      2)DistributedFileSystem 使用RPC去调用namenode,在文件系统的命名空间创一个新的文件,没有块与之相联系。

        namenode执行各种不同的检查(这个文件存不存在,有没有权限去写,能不能存的下这个文件)以确保这个文件不会已经存在,并且在client有可以创建文件的适当的许可。

        如果检查通过,namenode就会生成一个新的文件记录;否则,文件创建失败并向client抛出一个IOException异常。

          分布式文件系统返回一个文件系统数据输出流,让client开始写入数据。就像读取事件一样,文件系统数据输出流控制一个DFSOutputStream,负责处理datanode和namenode之间的通信。

      3)在client写入数据时,DFSOutputStream将它分成一个个的包,写入内部的队列,成为数据队列。数据队列随数据流流动,数据流的责任是根据适合的datanode的列表要求这些节点为副本分配新的块。

         这个数据节点的列表形成一个管线——假设副本数是3,所以有3个节点在管线中。

      4)数据流将包分流给管线中第一个的datanode,这个节点会存储包并且发送给管线中的第二个datanode。同样地,第二个datanode存储包并且传给管线中的第三个数据节点。  

      5)DFSOutputStream也有一个内部的包队列来等待datanode收到确认,成为确认队列。一个包只有在被管线中所有的节点确认后才会被移除出确认队列。如果在有数据写入期间,datanode发生故障,

        则会执行下面的操作,当然这对写入数据的client而言是透明的。首先管线被关闭,确认队列中的任何包都会被添加回数据队列的前面,以确保故障节点下游的datanode不会漏掉任意一个包。

       为存储在另一正常datanode的当前数据块制定一个新的标识,并将该标识传给namenode,以便故障节点datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块。

       从管线中删除故障数据节点并且把余下的数据块写入管线中的两个正常的datanode。namenode注意到块复本量不足时,会在另一个节点上创建一个新的复本。

       后续的数据块继续正常接收处理。只要dfs.replication.min的副本(默认是1)被写入,写操作就是成功的,并且这个块会在集群中被异步复制,直到其满足目标副本数(dfs.replication 默认值为3)。

      6)client完成数据的写入后,就会在流中调用close()。

      7)在向namenode节点发送完消息之前,此方法会将余下的所有包放入datanode管线并等待确认。

       namenode节点已经知道文件由哪些块组成(通过Data streamer 询问块分配),所以它只需在返回成功前等待块进行最小量的复制。

      8)补充说明——复本的布局:Hadoop的默认布局策略是在运行客户端的节点上放第1个复本(如果客户端运行在集群之外,就随机选择一个节点,不过系统会避免挑选那些存储太满或太忙的节点。)

       第2个复本放在与第1个复本不同且随机另外选择的机架的节点上(离架)。第3个复本与第2个复本放在相同的机架,且随机选择另一个节点。其他复本放在集群中随机的节点上,不过系统会尽量避免相同的机架放太多复本。

    三、通过实例说明HDFS的读写操作

    3.1、写入操作

      

      前提:

        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。

      步骤:

        1) Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;
        2) Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①------>。
        3) 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。
        4)client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。
          流式写入过程:
            第一步:将64M的block1按64k的package划分;
            第二步:然后将第一个package发送给host2;
            第三步: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;
            第四步: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。
            第五步:以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。
            第六步: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。
            第七步: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
            第八步:发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。
            第九步: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。
            第十步: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:
          1)写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。
          2)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。
          3)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。

    3.2、读取操作

      

      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:
        1)client向namenode发送读请求。
        2)namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。
          block1:host2,host1,host3
          block2:host7,host8,host4
        3)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。

    四、图解HDFS的读取写入过程

    以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理

    4.1、角色出演

      

      如上图所示,HDFS存储相关角色与功能如下:
        Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。
        Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。
        Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。

    4.2、读取操作

      1)用户需求 

        

        HDFS采用的是“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题,并且使高吞吐量的数据访问成为可能。

      2)先联系元数据节点

        

        

        

      3)下载数据

        

        数据存储已经按照客户端与DataNode节点之间的距离进行了排序,距客户端越近的DataNode节点被放在最前面,客户端会优先从本地读取该数据块。

    3.2、写入操作

      1)发送写数据请求

        

        HDFS中的存储单元是block。文件通常被分成64或128M一块的数据块进行存储。与普通文件系统不同的是,在HDFS中,如果一个文件大小小于一个数据块的大小,它是不需要占用整个数据块的存储空间的。

      2)文件切分

        

      3)DN分配

        

        

      4)数据写入

        

        

      5)写入完成

        

        

        

      6)角色定位

        

      

     


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    Hadoop入门教程:HDFS数据存储与切分,在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的,HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石,Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征:

    对于整个集群有单一的命名空间。

    数据一致性。适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。

    (DataNode存储的是多个数据分割成的数据块,多个数据块共同构成一个文件)

    文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且根据配置会有复制文件块来保证数据的安全性。

    在Hadoop中数据存储涉及HDFS的三个重要角色,分别为:名称节点(NameNode)、数据节点(DataNode)、客户端。

    NameNode可以看做是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息、存储块的复制。NameNode会存储文件系统的Metadata在内存中,这些信息主要包括文件信息,即每一个文件对应的文件块的信息,以及每一个文件块在DataNode的信息。

    DataNode是文件存储的基本单元。它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Metadata,同时周期性地发送所有存在的Block的报告给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。数据存储中的读取和写入过程,如图1-3所示。


    从图1-3中可以看到,数据存储过程中主要通过三个操作来说明NameNode、DataNode、Client之间的交互关系。根据图1-3所示的内容我们简单分析一下Hadoop存储中数据写入和读取访问的基本流程步骤。

    文件写入HDFS的基本流程如下:

    1)Client向NameNode发起文件写入的请求。

    2)NameNode根据文件大小和文件块配置情况,向Client返回它所管理的DataNode的信息。

    3)Client将文件划分为多个Block,根据DataNode的地址信息,按顺序写入每一个DataNode中。

    文件读取HDFS的基本流程如下:

    1)Client向NameNode发起文件读取的请求。

    2)NameNode返回文件存储的DataNode的信息。

    3)Client读取文件信息。

    在HDFS中复制文件块的基本流程如下:

    1)NameNode发现部分文件的Block不符合最小复制数或部分DataNode失效。

    2)通知DataNode相互复制Block。

    3)DataNode开始相互复制。

    通过上面三个流程我们基本了解了Hadoop是如何使用HDFS存储数据的,那么在Hadoop中数据是如何切分的呢?我们知道HDFS在具体存储文件数据时先划分为逻辑Block块,后续的写入、读取、复制都是以Block块为单元进行的。那么在Hadoop中数据处理时存储在HDFS上的数据是如何切分呢?其实从HDFS的文件写入过程就可以看出,在Client和NameNode交互的同时是需要加载客户端的Hadoop配置文件的,如果用户设置了块的大小配置属性dfs.block.size,就会按照用户自定义的大小进行逻辑切分,如果没有配置,则使用集群默认的配置大小,因此在写入数据时文件已经在逻辑上切分好了,在运行MapReduce时默认就会按照切分好的块大小和数量来启动Map,也就是默认Map的数量是在数据写入时就确定好的,当然用户也可以指定文件数据的切分大小,可通过mapred.min.split.size参数在将作业提交客户端时进行自定义设置。


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  • HDFS

    2021-03-30 17:01:47
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  • hdfs

    2021-04-24 20:10:39
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空空如也

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hdfs的最小存储单元