HDFS分布式文件系统详解_hrfs文件系统

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什么是文件系统？

为什么出现了HDFS分布式文件系统

HDFS的设计目标

分布式文件系统的结构

HDFS 读写文件流程

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什么是文件系统？

文件系统是操作系统的一部分，它是一个软件程序，主要用于管理和存储文件。文件系统提供了各种接口和命令，便于用户通过他们对文件进行各种操作。

为什么出现了HDFS分布式文件系统

大数据时代的到来，人们对数据的依赖性越来越大、上网产生的数据量急剧增加、信息量爆炸式增长。因此，只是通过增加计算机的硬盘容量处理数据难以达到要求，这样将所有的数据存储和处理在同一台计算机上便不可行了。此时通过增加计算机的横向容量，即增加计算机的数量，将数据分布在多台计算机上的Hadoop 分布式计算便诞生了。而HDFS是Hadoop 分布式计算的一个重要组成部分，分布式文件系统。

HDFS的设计目标

1. 高容错性。HDFS被设计成可运行于由成千上万的PC或服务器组成的集群上，在系统处理数据的过程中，硬件发生故障可能是常态，为了保证数据的正常处理，数据在HDFS中会自动保存多份，并且存储于不同的机架上，这样就可以大大增加系统容错性。
2. 流式数据访问。通过分块机制，不需要等待全部数据的到来，只需要将数据分块，一块一块的进行处理，增加实时性。
3. 面向大数据集。运行于HDFS之上的应用一般都具有大数据集。HDFS不适合小文件的处理，占用 namenode 节点。
4. 不允许数据修改。由于HDFS处理的都是大数据集，因此，当数据上传到Hadoop集群后，会进行文件的切割、复制、分发等操作，当写好的数据被修改时相当于再来一遍该过程。
5. 移动计算程序而不是计算数据。在靠近数据存储的位置进行数据处理是最有利的方式，这样减少了大量数据的传输，消除了网络的拥堵。因此HDFS提供了接口来让代码移动到靠近数据存储的位置。

分布式文件系统的结构

HDFS 架构主要由四部分组成，Client、NameNode、SecondaryNameNode、DataNode。

• Client 为客户端。主要功能如下：

1. 文件切分 。当文件要写入HDFS时，Client 会将文件切分成无数的block，一个一个的依次写入。
2. 与namenode 交互。从namenode 获取文件所要存储的位置。
3. 与datanode 交互。进行数据传输，写入或读取数据。
4. 管理和访问HDFS。

• namenode为名称节点，也称为主节点。

1. 管理着数据节点和数据块之间的映射关系。
2. 可以在默认的情况下进行文本复制。
3. 响应客户端请求（上传、下载、复制文件信息等 ）。

• datanode为数据节点。

1. 管理数据块，执行数据块的读写操作。数据节点中保存着数据块，数据块用来存储数据。
2. datanode 保持着与namenode 之间的通讯，以执行namenode 的指令。同时namenode 可以确保datanode 是否正常工作，如果超过10分钟的时间没有接受datanode 的指令，则会将该地对应的数据块复制到其他正常的datanode 中。

• 块：在操作系统中，文件系统一般会将磁盘划分为相同大小的 “磁盘块”，用来进行文件读写，它是文件系统进行读写的最小单位，在 HDFS 中，同样也是如此，但不同的是，HDFS 中块的大小一般为64MB或128MB。
• 名称节点（主节点namenode ）：保存文件的属性信息，便于用户能够访问到所有的数据块。

HDFS 读写文件流程

写文件流程：

1. 首先客户端向namenode 请求上传文件，并传输想要创建文件的目录。
2. namenode 检查该目录树是否可以创建文件，并响应给客户端可以上传文件。
3. Client 请求上传第一个block。
4. namenode 返回可以存储数据的三个节点。
5. Client 请求datanode建立Block 传输通道，以此来实现数据的多份存储。
6. datanode 返回建立通道成功。
7. Client 直接向namenode 返回的三个datanode 节点写入数据。

读文件流程：

 

1.  首先客户端向namenode 请求下载，传入文件的目录。
2. namenode 返回给Client 文件的存储位置（查询文件元数据，得到存储文件的datanode 地址）。
3. Client 请求读数据。
4. 采用就近原则读取datanode 中的数据。