Apache Hadoop HDFS 架构

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Apache Hadoop HDFS 架构

HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop核心组成之一，是分布式计算中数据存储管理的基础，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。是一个块结构的文件系统，其中每个文件被划分为预定大小的块。这些块存储在一台或多台计算机的集群中。 HDFS可以部署在支持Java的各种机器上。虽然可以在一台机器上运行多个数据节点，但在实际世界中，这些数据节点分布在各种机器上。总的来说，HDFS架构中有两类节点，一类是NameNode，又叫“元数据节点”，另一类是DataNode，又叫“数据节点”，分别执行Master和Worker的具体任务。HDFS是一个(Master/Slave)体系结构，“一次写入，多次读取”。HDFS的设计思想：分而治之—将大文件、大批量文件分布式存放在大量独立的机器上。架构见下图：

NameNode是Apache Hadoop HDFS架构中的主节点，用于维护和管理DataNodes（从属节点）上的块。 NameNode 是一个非常可用的服务器，它管理文件系统命名空间并控制客户端对文件的访问。我将在我的下一篇博客中讨论Apache Hadoop HDFS的这个高可用性特性。HDFS架构的构建方式是，用户数据永远不会驻留在NameNode上。数据仅驻留在数据节点上。

NameNode的功能：

• 它是维护和管理数据节点（从属节点）的主守护进程
• 它记录存储在集群中的所有文件的元数据，例如存储块的位置、文件的大小、权限、层次结构等。有两个文件与元数据相关联：
  • FsImage：它包含自 NameNode 启动以来文件系统命名空间的完整状态。
  • EditLogs：它包含最近对文件系统所做的与最新的 FsImage 相关的所有修改。
• 它记录对文件系统元数据发生的每个更改。例如，如果在HDFS中删除了一个文件，NameNode将立即将其记录在EditLog中。
• 它定期从群集中的所有数据节点接收检测信号和块报告，以确保数据节点处于活动状态。
• 它记录HDFS中的所有块以及这些块所在的节点。
• NameNode负责处理所有块的复制因子。
• 在数据节点发生故障的情况下，NameNode 会为新副本选择新的数据节点，平衡磁盘使用情况并管理到数据节点的通信流量。

数据节点：

数据节点是HDFS中的从属节点。与NameNode不同，DataNode是一种商品硬件，即一种非昂贵的系统，质量不高或可用性不高。DataNode 是一个块服务器，用于将数据存储在本地文件 ext3 或 ext4 中。

数据节点的功能：

• 这些是在每台从属机器上运行的从属守护进程或进程。
• 实际数据存储在数据节点上。
• 数据节点执行来自文件系统客户端的低级读取和写入请求。

它们定期向 NameNode 发送心跳以报告 HDFS 的整体运行状况，默认情况下，此频率设置为 3 秒

辅助名称节点：

除了这两个守护进程之外，还有第三个守护进程或一个名为 Secondary NameNode 的进程。辅助名称节点与主名称节点同时工作，作为帮助程序守护程序。 不要混淆辅助名称节点是备份名称节点，因为它不是。

辅助名称节点的功能：

• 辅助名称节点是一种不断从NameNode的RAM读取所有文件系统和元数据并将其写入硬盘或文件系统的节点。
• 它负责将 EditLogs 与 NameNode 中的 FsImage 组合在一起。
• 它定期从NameNode下载EditLogs，并应用于FsImage。新的 FsImage 将复制回 NameNode，每当下次启动 NameNode 时都会使用该节点。

因此，辅助名称节点在HDFS中执行常规检查点。因此，它也被称为CheckpointNode。

块：

现在，正如我们所知，HDFS中的数据作为块分散在DataNode上。让我们来看看什么是块，它是如何形成的？

块只不过是硬盘驱动器上存储数据的最小连续位置。通常，在任何文件系统中，您都将数据存储为块的集合。类似地，HDFS将每个文件存储为分散在整个Apache Hadoop集群中的块。在Apache Hadoop 2中，每个块的默认大小为128 MB。x（Apache Hadoop 1.x中为64 MB），您可以根据需要进行配置。

在HDFS中，每个文件不必以配置的块大小（128 MB，256 MB等）的精确倍数存储。让我们举个例子，我有一个大小为 514 MB 的文件“example.txt”，如上图所示。假设我们使用块大小的默认配置，即 128 MB。那么，将创建多少个块？5、对。 第一个四个块将为 128 MB。但是，最后一个块的大小仅为 2 MB。

现在，您一定在想为什么我们需要如此大的块大小，即 128 MB？

好吧，每当我们谈论HDFS时，我们都会谈论庞大的数据集，即TB和PB级的数据。如果我们的块大小为 4 KB(就像在 Linux 文件系统中一样)，TB和PB级的数据分解将产生非常多的数据块及元数据。管理这些块和元数据将产生巨大的开销，这是我们不希望看到的。

复制管理：

HDFS提供了一种可靠的方法，可以在分布式环境中将大量数据存储为数据块。还会复制这些块以提供容错能力。默认复制因子为 3，同样可配置。因此，如下图所示，每个块被复制三次并存储在不同的 DataNode 上（考虑默认复制因子）：

因此，如果您使用默认配置在 HDFS 中存储 128 MB 的文件，您最终将占用 384 MB （3*128 MB） 的空间，因为这些块将被复制三次，并且每个副本将驻留在不同的 DataNode 上。

注意：NameNode 定期从 DataNode 收集块报告，以维护复制因子。因此，每当块过度复制或复制不足时，NameNode 都会根据需要删除或添加副本。

机架感知：

无论如何，继续前进，让我们更多地讨论HDFS如何放置副本以及什么是机架感知？同样，NameNode 还确保所有副本不会存储在同一个机架或单个机架上。它遵循内置的机架感知算法，以减少延迟并提供容错能力。考虑到复制因子为 3，机架感知算法表示，块的第一个副本将存储在本地机架上，接下来的两个副本将存储在不同的（远程）机架上，但存储在该（远程）机架内的不同 DataNode 上，如上图所示。如果有更多副本，则其余副本将放置在随机 DataNode 上，前提是同一机架上驻留的副本不超过两个（如果可能）。

机架感知的优势：

所以，现在你会想为什么我们需要机架感知算法？原因是：

• 要提高网络性能，请执行以下操作： 驻留在不同机架上的节点之间的通信通过交换机定向。通常，您会发现同一机架中的计算机之间的网络带宽大于驻留在不同机架中的计算机。因此，机架感知可帮助您减少不同机架之间的写入流量，从而提供更好的写入性能。此外，由于您正在使用多个机架的带宽，因此您将获得更高的读取性能。
• 为防止数据丢失，请执行以下操作： 即使整个机架因交换机故障或电源故障而发生故障，我们也不必担心数据。如果你仔细想想，这是有道理的，因为据说永远不要把所有的鸡蛋放在同一个篮子里。

HDFS 读/写架构：

现在我们来谈谈数据读/写操作是如何在HDFS上执行的。HDFS遵循“一次写 – 多次阅读”的理念。因此，您无法编辑已存储在 HDFS 中的文件。但是，您可以通过重新打开文件来追加新数据。

HDFS 写入架构：

假设 HDFS 客户端想要写入一个名为“example.txt”的文件，大小为 248 MB。

假设系统块大小配置为 128 MB（默认值）。因此，客户端会将文件“example.txt”分成 2 个块 – 一个 128 MB（块 A）和另一个 120 MB（块 B）。

现在，每当数据写入HDFS时，将遵循以下协议：

• 首先，HDFS客户端将联系NameNode，针对两个块（例如块A和块B）发出写入请求。
• 然后，NameNode 将授予客户端写入权限，并提供最终将复制文件块的数据节点的 IP 地址。
• DataNode 的 IP 地址选择完全是根据我们之前讨论的可用性、复制因子和机架感知来随机选择的。
• 假设复制因子设置为默认值，即 3。因此，对于每个块，NameNode将向客户端提供DataNodes的（3）IP地址列表。该列表对于每个块都是唯一的。
• 假设 NameNode 向客户端提供了以下 IP 地址列表：
  • 对于块 A，列表 A = {DataNode 1 的 IP、DataNode 4 的 IP、DataNode 6 的 IP}
  • 对于块 B，设置 B = {DataNode 3 的 IP、DataNode 7 的 IP、DataNode 9 的 IP}
• 每个块将在三个不同的数据节点中复制，以保持整个集群中的复制因子一致。
• 现在，整个数据复制过程将分三个阶段进行：

1. 设置管道
2. 数据流和复制
3. 管道关闭（确认阶段）

1. 管道设置：

在写入块之前，客户端确认每个 IP 列表中存在的数据节点是否已准备好接收数据。 在此过程中，客户端通过连接该块的相应列表中的各个 DataNode 来为每个块创建一个管道。让我们考虑块 A。NameNode 提供的数据节点列表为：

对于块 A，列表 A = {DataNode 1 的 IP、DataNode 4 的 IP、DataNode 6 的 IP}。

因此，对于块 A，客户端将执行以下步骤来创建管道：

• 客户端将选择列表中的第一个数据节点（块 A 的 DataNode IP），即 DataNode 1，并将建立 TCP/IP 连接。
• 客户端将通知 DataNode 1 准备好接收块。它还会将接下来的两个数据节点（4 和 6）的 IP 提供给应该复制块的 DataNode 1。
• DataNode 1 将连接到 DataNode 4。DataNode 1 将通知 DataNode 4 准备好接收块，并为其提供 DataNode 6 的 IP。然后，DataNode 4 将告诉 DataNode 6 已准备好接收数据。
• 接下来，就绪确认将遵循相反的顺序，即从 DataNode 6 到 4，再到 1。
• 最后，DataNode 1 将通知客户端所有 DataNode 都已准备就绪，并且客户端 DataNode 1、4 和 6 之间将形成管道。
• 现在，管道设置已完成，客户端最终将开始数据复制或流式处理过程。

2. 数据流：

创建管道后，客户端会将数据推送到管道中。现在，不要忘记在HDFS中，数据是根据复制因子复制的。因此，这里的块 A 将存储到三个数据节点，因为假设复制因子为 3。继续，客户端将仅将块 （A） 复制到 DataNode 1。复制始终由 DataNode 按顺序完成。

因此，在复制期间将执行以下步骤：

• 一旦客户端将块写入 DataNode 1，DataNode 1 将连接到 DataNode 4。
• 然后，DataNode 1 将在管道中推送块，数据将被复制到 DataNode 4。
• 同样，DataNode 4 将连接到 DataNode 6，并将复制块的最后一个副本。

3. 管道关闭或确认阶段：

一旦将块复制到所有三个数据节点中，将进行一系列确认，以确保客户端和 NameNode 数据已成功写入。然后，客户端最终将关闭管道以结束 TCP 会话。

如下图所示，确认以相反的顺序发生，即从 DataNode 6 到 4，然后到 1。最后，DataNode 1 会将三个确认（包括它自己的）推送到管道中，并将其发送到客户端。客户端将通知 NameNode 数据已成功写入。NameNode 将更新其元数据，客户端将关闭管道。

同样，区块 B 也将与区块 A 并行复制到数据节点中。因此，这里需要注意以下事项：

• 客户端将块 A 和块 B 同时复制到第一个数据节点。
• 因此，在我们的例子中，将为每个块形成两条管道，上面讨论的所有过程将在这两个管道中并行发生。
• 客户端将块写入第一个数据节点，然后数据节点将按顺序复制块。

如上图所示，每个块（A 和 B）形成了两个管道。以下是针对各自管道中的每个块发生的操作流：

• 对于模块 A：1A -> 2A -> 3A -> 4A
• 对于B组：1B -> 2B -> 3B -> 4B -> 5B -> 6B

HDFS 读取架构：

HDFS Read架构相对容易理解。让我们再次举上面的例子，HDFS客户端现在想要读取文件“example.txt”。

现在，读取文件时将执行以下步骤：

• 客户端将联系NameNode，询问文件“example.txt”的块元数据。
• NameNode 将返回存储每个块（块 A 和 B）的数据节点列表。
• 在该客户端之后，将连接到存储块的数据节点。
• 客户端开始从数据节点并行读取数据（数据节点 1 中的块 A 和数据节点 3 中的块 B）。
• 一旦客户端获得所有必需的文件块，它将组合这些块以形成一个文件。

在为客户端的读取请求提供服务时，HDFS 会选择离客户端最近的副本。这减少了读取延迟和带宽消耗。因此，如果可能，将选择与读取器节点位于同一机架上的复制副本。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2014-09-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看hadoophdfs架构数据apache

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