Featured image of post 大数据之hadoop:分布式文件系统HDFS

大数据之hadoop:分布式文件系统HDFS

HDFS概述

HDFS定义

HDFS是一个文件系统,用于存储文件,荣国目录树来定义文件;其次,他是分布式的,又很多服务器联合实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景:适合一次性读写,多次读出的场景,且不支持文件的修改。适合用来做数据分析,不适合频繁修改的网盘应用。

HDFS的优缺点

  1. 优点

    • 高容错性

      数据自动保存多个副本。通过增加副本的形式,提高容错性。

      某个副本丢失后,可以自动恢复

    • 适合大数据

      能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据。

      能够处理百万规模以上的文件数量。

    • 可构建在连接机器上,通过多副本机制,提高可靠性

  2. 缺点

    • 不适合低时延数据访问,比如毫秒级的存储数据,是做不到的

    • 无法高效的对大量小文件进行存储

      存储大量小文件的话,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的内存总是有限制的。

      小文件存储的寻址事件会超过读取时间,违反了HDFS的设计目标

    • 不支持并发写入和文件随机修改

      一个文件只能有一个写,不允许多个线程同时写

      仅支持数据追加,不支持文件的随机修改

HDFS架构

  1. NameNode:就是Master,是管理者。
    • 管理HDFS的名称空间
    • 配置副本策略
    • 管理数据块映射信息
    • 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
    • 存储实际的数据块
    • 执行数据块的读/写操作
  3. Client:客户端
    • 文件切分。文件上传HDFS的时候,Client将文件切分成一个个的Block,然后进行上传
    • 与NameNode交互,获取文件的位置信息
    • 与DataNode交互,读取或者写入数据
    • Client提供一些命令来管理HDFS,比如NameNode格式化
    • 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挂掉了,它并不能马上替换NameNode并提供服务
    • 服务NameNode,分担其工作量,比如定期合并Fsimage和Edits,并推送给NameNode
    • 在紧急情况下,可辅助恢复NameNode

HDFS文件块大小

HDFS中的文件在物理上是分块(Block)存储的,块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来配置,默认大小在Hadoop2中是128M,老版本是64M

HDFS的块大小配置太小会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置,如果设置太大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时,会非常慢。所以HDFS块的大小设置主要取决去磁盘的传输速率

Licensed under CC BY-NC-SA 4.0