HDFS块的讲解及优缺点_hdfs 中块设计之后有什么好处

目录

1. 传统型分布式⽂件系统的缺点

2. HDFS的块

 3. HDFS的块⼤⼩

4. 块的相关参数设

5. 块的存储位置

6. HDFS的优点

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1. 传统型分布式⽂件系统的缺点

 因为⽂件⼤⼩不⼀致，势必会导致有的节点磁盘的利⽤率⾼，有的节点磁盘利⽤率低。

⼀个过⼤的⽂件存储在⼀个节点磁盘上，当有并⾏处理时，每个线程都需要从这个节点磁盘上读取这个⽂件的内容，那么就会出现⽹络瓶颈，不利于分布式的数据处理。

2. HDFS的块

 3. HDFS的块⼤⼩

HDFS上的块⼤⼩为什么会远远⼤于传统⽂件??

        在I/O 开销中，机械硬盘的寻址时间是最耗时的部分，⼀旦找到第⼀条记录，剩下 的顺序读取效率是⾮常⾼的，因此以块为单位读写数据，可以尽量减少总的磁盘寻道时 间。

        HDFS寻址开销不仅包括磁盘寻道开销，还包括数据块的定位开销，当客户端需要 访问⼀个⽂件时，⾸先从名称节点获取组成这个⽂件的数据块的位置列表，然后根据位置 列表获取实际存储各个数据块的数据节点的位置，最后，数据节点根据数据块信息在本地 Linux⽂件系统中找到对应的⽂件，并把数据返回给客户端，设计成⼀个⽐较⼤的块，可 以减少每个块⼉中数据的总的寻址开销，相对降低了单位数据的寻址开销

        磁盘的寻址时间为⼤约在5~15ms 之间，平均值为 10ms, ⽽最⼩化寻址开销时间普 遍认为占1 秒的百分之⼀是最优的，那么块⼤⼩的选择就参考 1 秒钟的传输速度，⽐如 2010年硬盘的传输速率是 100M/s ，那么就选择块⼤⼩为 128M 。

2. 为了节省内存的使⽤率

此块越⼤，集群相对存储的数据就越多。所以暴漏了 HDFS 的⼀个缺点，不适合存 储⼩⽂件。

不适合存储⼩⽂件解释:

1. 从存储能⼒出发（固定内存）

        因为HDFS 的⽂件是以块为单位存储的，且如果⽂件⼤⼩不到 128M 的时候，是不会占 ⽤整个块的空间的。但是，这个块依然会在内存中占⽤150 个字节的元数据。因此，同样 的内存占⽤的情况下，⼤量的⼩⽂件会导致集群的存储能⼒不⾜。

        例如: 同样是 128G 的内存，最多可存储 9.2 亿个块。如果都是⼩⽂件，例如 1M ，则 集群存储的数据⼤⼩为9.2 亿 *1M = 877TB 的数据。但是如果存储的都是 128M 的⽂件， 则集群存储的数据⼤⼩为109.6PB 的数据。存储能⼒⼤不相同。

2. 从内存占⽤出发（固定存储能⼒）

        同样假设存储1M 和 128M 的⽂件对⽐，同样存储 1PB 的数据，如果是 1M 的⼩⽂件存 储，占⽤的内存空间为1PB/1Mb*150Byte = 150G 的内存。如果存储的是 128M 的⽂件 存储，占⽤的内存空间为1PB/128M*150Byte = 1.17G 的内存占⽤。可以看到，同样 存储1PB 的数据，⼩⽂件的存储⽐起⼤⽂件占⽤更多的内存。

4. 块的相关参数设

<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
    <description>默认块⼤⼩，以字节为单位。可以使⽤以下后缀(不区分⼤⼩写):k，m，g，t，p，e以重新指⼤⼩(例如128k, 512m, 1g等)</description>
</property> 
<property>
    <name>dfs.namenode.fs-limits.min-block-size</name>
    <value>1048576</value>
    <description>以字节为单位的最⼩块⼤⼩，由Namenode在创建时强制执⾏时间。这可以防⽌意外创建带有⼩块的⽂件降低性能。</description>
</property> 
<property>
    <name>dfs.namenode.fs-limits.max-blocks-per-file</name>
    <value>1048576</value>
<description>每个⽂件的最⼤块数，由写⼊时的Namenode执⾏。这可以防⽌创建降低性能的超⼤⽂件</description>
</property>

5. 块的存储位置

<!-- 确定DFS数据节点应该将其块存储在本地⽂件系统的何处-->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
</property>

6. HDFS的优点

1. ⾼容错性（硬件故障是常态）：数据⾃动保存多个副本，副本丢失后，会⾃动恢复

2. 适合⼤数据集： GB 、 TB 、甚⾄ PB 级数据、千万规模以上的⽂件数量， 1000 以上节点规模。

3. 数据访问： ⼀次性写⼊，多次读取；保证数据⼀致性 , 安全性

4. 构建成本低：可以构建在廉价机器上。

5. 多种软硬件平台中的可移植性

6. ⾼效性： Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因 此处理速度⾮常快。

7. ⾼可靠性： Hadoop 的存储和处理数据的能⼒值得⼈们信赖 .

 7. HDFS的缺点

1. 不适合做低延迟数据访问：

HDFS 的设计⽬标有⼀点是：处理⼤型数据集，⾼吞吐率。这⼀点势必要以⾼延迟 为代价的。因此HDFS 不适合处理⽤户要求的毫秒级的低延迟应⽤请求

2. 不适合⼩⽂件存取：

⼀个是⼤量⼩⽂件需要消耗⼤量的寻址时间，违反了 HDFS 的尽可能减少寻址时间 ⽐例的设计⽬标。第⼆个是内存有限，⼀个block 元数据⼤内存消耗⼤约为 150 个字节， 存储⼀亿个block 和存储⼀亿个⼩⽂件都会消耗 20G 内存。因此相对来说，⼤⽂件更省内 存。

3. 不适合并发写⼊，⽂件随机修改：

HDFS 上的⽂件只能拥有⼀个写者，仅仅⽀持 append 操作。不⽀持多⽤户对同⼀个 ⽂件的写操作，以及在⽂件任意位置进⾏修改