hdfs的架构

By | 2018年11月26日

目录

·    HDFS 是做什么的

·    HDFS 从何而来

·    为什么选择 HDFS 存储数据

·    HDFS 如何存储数据

·    HDFS 如何读取文件

·    HDFS 如何写入文件

·    HDFS 副本存放策略

·    Hadoop2.x新特性

1HDFS 是做什么的

HDFSHadoopDistributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利

2HDFS 从何而来

HDFS 源于 Google 200310月份发表的GFSGoogle File System论文。它其实就是 GFS 的一个克隆版本

3为什么选择 HDFS 存储数据

 之所以选择 HDFS 存储数据,因为 HDFS 具有以下优点:

1高容错性

·        数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性。

·        某一个副本丢失以后,它可以自动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,我们不必关心。

2、适合批处理

·        它是通过移动计算而不是移动数据。

·        它会把数据位置暴露给计算框架。

3、适合大数据处理

·        处理数据达到 GBTB、甚至PB级别的数据。

·        能够处理百万规模以上的文件数量,数量相当之大。

·        能够处理10K节点的规模。

4、流式文件访问

·        一次写入,多次读取。文件一旦写入不能修改,只能追加。

·        它能保证数据的一致性。

5、可构建在廉价机器上

·        它通过多副本机制,提高可靠性。

·        它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失,可以通过其它副本来恢复。

  当然 HDFS 也有它的劣势,并不适合所有的场合:

1、低延时数据访问

·        比如毫秒级的来存储数据,这是不行的,它做不到。

·        它适合高吞吐率的场景,就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的,比如毫秒级以内读取数据,这样它是很难做到的。

2、小文件存储

·        存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件(默认64M)的话,它会占用 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的内存总是有限的。

·        小文件存储的寻道时间会超过读取时间,它违反了HDFS的设计目标。

3、并发写入、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 append(追加),不支持文件的随机修改。

4HDFS 如何存储数据


HDFS的架构图

HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据,这种架构主要由四个部分组成,分别为HDFS ClientNameNodeDataNodeSecondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分   

1Client:就是客户端。

·        文件切分。文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成一个一个的Block,然后进行存储。

·         NameNode 交互,获取文件的位置信息。

·         DataNode 交互,读取或者写入数据。

·        Client 提供一些命令来管理 HDFS,比如启动或者关闭HDFS

·        Client 可以通过一些命令来访问 HDFS

2NameNode:就是 master,它是一个主管、管理者。

·        管理 HDFS 的名称空间

·        管理数据块(Block)映射信息

·        配置副本策略

·        处理客户端读写请求。

3DataNode:就是SlaveNameNode 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。

4Secondary NameNode:并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候,它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。

·        辅助 NameNode,分担其工作量。

·        定期合并 fsimagefsedits,并推送给NameNode

·        在紧急情况下,可辅助恢复 NameNode

5HDFS 如何读取文件


HDFS的文件读取原理,主要包括以下几个步骤:

·        首先调用FileSystem对象的open方法,其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。

·        DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批blocklocations,同一block按照重复数会返回多个locations,这些locations按照hadoop拓扑结构排序,距离客户端近的排在前面。

·        前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装成 DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanodenamenode数据流。客户端调用read方法,DFSInputStream就会找出离客户端最近的datanode并连接datanode

·        数据从datanode源源不断的流向客户端。

·        如果第一个block块的数据读完了,就会关闭指向第一个block块的datanode连接,接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的,从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。

·        如果第一批block都读完了,DFSInputStream就会去namenode拿下一批blockslocation,然后继续读,如果所有的block块都读完,这时就会关闭掉所有的流。

6HDFS 如何写入文件


HDFS的文件写入原理,主要包括以下几个步骤:

·        客户端通过调用DistributedFileSystem create方法,创建一个新的文件。

·        DistributedFileSystem 通过 RPC(远程过程调用)调用 NameNode,去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前,NameNode 会做各种校验,比如文件是否存在,客户端有无权限去创建等。如果校验通过,NameNode 就会记录下新文件,否则就会抛出IO异常。

·        前两步结束后会返回FSDataOutputStream 的对象,和读文件的时候相似,FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStreamDFSOutputStream 可以协调 NameNode DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet,然后排成队列 data queue

·        DataStreamer 会去处理接受 data queue,它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里,比如重复数是3,那么就找到3个最适合的 DataNode,把它们排成一个 pipelineDataStreamer packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中,第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中,以此类推。

·        DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue,也是由 packet 组成,等待DataNode的收到响应,当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候,这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。

·        客户端完成写数据后,调用close方法关闭写入流。

·        DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里,然后等待 ack 信息,收到最后一个 ack 后,通知 DataNode 把文件标示为已完成。

7HDFS 副本存放策略

namenode如何选择在哪个datanode 存储副本(replication)?这里需要对可靠性、写入带宽和读取带宽进行权衡。Hadoopdatanode存储副本有自己的副本策略,在其发展过程中一共有两个版本的副本策略,分别如下所示


8hadoop2.x新特性

·        引入了NameNodeFederation,解决了横向内存扩展

·        引入了Namenode HA,解决了namenode单点故障

·        引入了YARN,负责资源管理和调度

·        增加了ResourceManager HA解决了ResourceManager单点故障

1NameNode Federation

    架构如下图

    

·        存在多个NameNode,每个NameNode分管一部分目录

·        NameNode共用DataNode

  这样做的好处就是当NN内存受限时,能扩展内存,解决内存扩展问题,而且每个NN独立工作相互不受影响,比如其中一个NN挂掉啦,它不会影响其他NN提供服务,但我们需要注意的是,虽然有多个NN,分管不同的目录,但是对于特定的NN,依然存在单点故障,因为没有它没有热备,解决单点故障使用NameNode HA

2NameNode HA

    解决方案:

·        基于NFS共享存储解决方案

·        基于Qurom Journal Manager(QJM)解决方案

1、基于NFS方案

Active NNStandby NN通过NFS实现共享数据,但如果Active NNNFS之间或Standby NNNFS之间,其中一处有网络故障的话,那就会造成数据同步问题

2、基于QJM方案

      架构如下图

    

    Active NNStandby NN有主备之分,NN Active是主的,NN Standby备用的

      集群启动之后,一个namenodeactive状态,来处理clientdatanode之间的请求,并把相应的日志文件写到本地中或JN中;

    Active NNStandby NN之间是通过一组JN共享数据(JN一般为奇数个,ZK一般也为奇数个),Active NN会把日志文件、镜像文件写到JN中去,只要JN中有一半写成功,那就表明Active NNJN中写成功啦,Standby NN就开始从JN中读取数据,来实现与Active NN数据同步,这种方式支持容错,因为Standby NN在启动的时候,会加载镜像文件(fsimage)并周期性的从JN中获取日志文件来保持与Active NN同步

      为了实现Standby NNActive NN挂掉之后,能迅速的再提供服务,需要DN不仅需要向Active NN汇报,同时还要向Standby NN汇报,这样就使得Standby NN能保存数据块在DN上的位置信息,因为在NameNode在启动过程中最费时工作,就是处理所有DN上的数据块的信息

      为了实现Active NN高热备,增加了FailoverControllerZKFailoverController通过Heartbeat的方式与ZK通信,通过ZK来选举,一旦Active NN挂掉,就选取另一个FailoverController作为active状态,然后FailoverController通过rpc,让standby NN转变为Active NN

    FailoverController一方面监控NN的状态信息,一方面还向ZK定时发送心跳,使自己被选举。当自己被选为主(Active)的时候,就会通过rpc使相应NN转变Active状态

    3、结合HDFS2的新特性,在实际生成环境中部署图

    这里有12个DN,有4个NN,NN-1与NN-2是主备关系,它们管理/share目录;NN-3与NN-4是主备关系,它们管理/user目录

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