第九章 HDFS概述

一、HDFS产生的背景

随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

二、HDFS的定义

HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。

HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

三、HDFS的优缺点

1.HDFS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。

#2.适合处理大数据
?数据规模:能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据;
?文件规模:能够处理百万规模以上的文件数量,数量相当之大。

#3.可构建在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性。

2.HDFS缺点

#1.不适合低延时数据访问,比如毫秒级的存储数据,是做不到的。

#2.无法高效的对大量小文件进行存储。
?存储大量小文件的话,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;
?小文件存储的寻址时间会超过读取时间,它违反了HDFS的设计目标。

#3.不支持并发写入、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。

四、 HDFS组成架构

#1.NameNode (nn) :就是Master, 它是一个主管、管理者。
?管理HDFS的名称空间;
?配置副本策略;
?管理数据块(B1ock) 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: 就是客户端。
?文件切分。文件上同HDFS的时候,Client将文件切分成一个一个的Block, 然局进行上传;
?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增删改查操作;

#4.Secondary NameNode:并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候, 它并不能马上昔换NameNode并提供服务.
?辅助NameNode,分担其工作量,比如定期合并simage和Edits,并推送台NameNode;
?在紧急情况下,可辅助恢复NameNode.

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五、HDFS文件块大小

HDFS中的文件在物理上是分块存储(B1ock)块的大小可以通过配置参数(dfs blocksize)来规定,默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M,1.x版本中是64M。

第九章 HDFS概述

#1.思考:为什么块的大小不能设置太小,也不能设置太大?
?HDFS的块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置;
?如果块设置的太大,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。

总结: HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

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