大数据技术原理与应用（三）：分布式文件系统HDFS

作者：从前慢现在也慢 | 2024-05-23 14:43:44

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HDFS——Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统

为了解决海量数据的分布式存储问题

主节点承担起数据目录（元数据）服务
从节点具体完成数据的存储任务

HDFS设计目标

①兼容廉价的硬件设备

②能实现流数据读写

这是HDFS和其他分布式文件系统和传统的文件系统有很大区别的一个地方。传统的文件系统在进行数据读写的时候，是以块数据为单位，每一次可以读取指定的某一部分数据。而HDFS设计的目标就是对大量数据的读写，它不会去访问文件的某个子集，或去访问一块一块的数据，而是为了满足大规模数据的批量处理需求，HDFS是以这个出发点来设计的

③支持大数据集

小则几百MB，大则几个TB

④支持简单的文件模型

⑤强大的跨平台兼容性

HDFS自身的局限性

①不适合低延迟数据访问

HDFS实时性不高，不能满足实时的数据管理需求

②无法高效存储大量小文件

③不支持多用户写入及任意修改文件

HDFS只允许追加数据，不允许修改数据

HDFS相关概念

块是整个HDFS最核心的概念（之一）

HDFS的块和普通文件系统的块既有相同点又有区别

HDFS存储原理

优先就近读取

名称节点出错

        如果总管家名称界点出了问题，因为名称节点只有这一个，而且保存了最核心的两大数据结构，FsImage和Editlog（基本上是访问整个文件系统所需要最基本的数据结构）

      名称节点平时会做一个冷备份SecondNameNode，当名称节点NameNode出现问题以后，它会暂停服务一段时间，把相关的元数据信息吗，从SecondNameNode上恢复过来，恢复结束以后再提供对外服务，但到了2.0之后就不存在这个问题了，不需要暂停服务一段时间了

数据节点出错

   首先我们是怎样知道数据节点出现问题了呢？数据节点在整个运行期间，都会定期给名称节点发送心跳信息，告诉名称界点自己还活着。一旦隔了一个周期，名称节点收不到心跳信息，它就知道这个数据节点发生了故障，名称节点就会在状态列表（它维护者一个整个集群中所有数据节点的一个列表）里面把它标记为宕机，并把存储在故障机上的数据重新复制分发到其他正常可用的机器上（所有数据都是有备份的）。

HDFS和其他分布式文件系统最大的区别就是可以调整冗余数据的位置，不仅是当它发生故障时可以调整，当负载发生严重不均衡的时候，也会实现均衡把这些数据块从这个机器迁移到另一个机器

数据本身出错

   HDFS用什么机制来探测数据出问题呢——校验码

   客户端读取数据之后会对数据进行校验码校验，如果发现校验码不对，就说明数据出了问题。校验码是文件被创建的时候生成的。