HDFS的存储原理_hdfs存储

1、存储原理

1.1、HDFS分布式文件存储

将文件分为集群节点的部分数，分别存入每个节点中。

1.2、问题：文件大小不一，不利于统一管理

1.2.1、问题：文件大小不一，不利于统一管理

1.2.2、解决：设定统一的管理单位，block块

1.3、问题：如果丢失或损坏了某个Block块呢？

1.3.1、问题：如果丢失或损坏了某个Block块

1.3.2、解决：通过副本（备份）

2、fsck命令

2.1、HDFS副本块数量的配置

2.1.1、系统设置

在前面我们了解了HDFS文件系统的数据安全，是依靠多个副本来确保的。
如何设置默认文件上传到HDFS中拥有的副本数量呢？可以在hdfs-site.xml中配置如下属性：

<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>
1
2
3
4

这个属性默认是3，一般情况下，我们无需主动配置（除非需要设置非3的数值）。

如果需要自定义这个属性，请修改每一台服务器的hdfs-site.xml文件，并设置此属性。

2.1.2、上传时命令设置

除了配置文件外，我们还可以在上传文件的时候，临时决定被上传文件以多少个副本存储。

hadoop fs -D dfs.replication=2 -put text.txt /tmp/
1

如上命令，就可以在上传test.txt的时候，临时设置其副本数为2。

2.1.3、对已存在的文件修改

对于已经存在HDFS的文件，修改dfs.replication属性不会生效，如果要修改已存在文件可以通过命令

hadoop fs -setrep [-R] 2 path
1

如上命令，指定path的内容将会被修改为2个副本存储。

-R选项可选，使用-R表示对子目录也生效。

2.2、fsck命令检查文件的副本数

我们可以使用hdfs提供的fsck命令来检查文件的副本数

hdfs fsck path [-files [-blocks [-locations]]]
1

fsck可以检查指定路径是否正常

2.2.1、列出路径内的文件状态

-files可以列出路径内的文件状态

hdfs fsck /it/fb -files
1

2.2.2、输出文件块报告

-files -blocks 输出文件块报告（有几个块，多少副本）

hdfs fsck /it/fb -files -blocks
1

2.2.3、输出每一个block的详情

-files -blocks -locations 输出每一个block的详情

hdfs fsck /it/fb -files -blocks -locations
1

2.3、block配置

可以看到通过fsck命令我们验证了：

• 文件有多个副本
• 文件被分成多个块存储在hdfs

对于块（block），hdfs默认设置为256MB一个，也就是1GB文件会被划分为4个block存储。

块大小可以通过参数：

  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value>
    <description>设置HDFS块大小，单位是b</description>
  </property>
1
2
3
4
5

如上，设置为256MB

3、NameNode元数据

3.1、edits文件

在hdfs中，文件是被划分了一堆堆的block块，那如果文件很大、以及文件很多，Hadoop是如何记录和整理文件和block块的关系呢？

答案就在于NameNode

edits文件，是一个流水账文件，记录了hdfs中的每一次操作，以及本次操作影响的文件其对应的block。

edits记录每一次HDFS的操作逐渐变得越来越大。

问题在于，当用户想要查看某文件内容，如：/tmp/data/test.txt
就需要在全部的edits中搜索（还需要按顺序从头到尾，避免后期改名或删除），效率非常低。

3.2、fsimage文件

将全部的edits文件，合并为最终结果，即可得到一个FSImage文件。

3.3、NameNode元数据管理维护

NameNode基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。

1. 每次对HDFS的操作，均被edits文件记录
2. edits达到大小上线后，开启新的edits记录
3. 定期进行edits的合并操作
   如当前没有fsimage文件， 将全部edits合并为第一个fsimage。
   如当前已存在fsimage文件，将全部edits和已存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage。

3.4、元数据合并控制参数

对于元数据的合并，是一个定时过程，基于：

• dfs.namenode.checkpoint.period，默认3600（秒）即1小时
• dfs.namenode.checkpoint.txns，默认1000000，即100W次事务

只要有一个达到条件就执行。

检查是否达到条件，默认60秒检查一次，基于：

• dfs.namenode.checkpoint.check.period，默认60（秒），来决定

3.5、SecondaryNameNode的作用

对于元数据的合并，还记得HDFS集群有一个辅助角色：SecondaryNameNode吗？

没错，合并元数据的事情就是它干的

• SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage）
• 然后合并完成后提供给NameNode使用。

4、HDFS数据的读写流程

4.1、数据写入流程

1. 客户端向NameNode发起请求
2. NameNode审核权限、剩余空间后，满足条件允许写入，并告知客户端写入的DataNode地址
3. 客户端向指定的DataNode发送数据包
4. 被写入数据的DataNode同时完成数据副本的复制工作，将其接收的数据分发给其它DataNode
5. 如图，DataNode1复制给DataNode2，然后基于DataNode2复制给Datanode3和DataNode4
6. 写入完成客户端通知NameNode，NameNode做元数据记录工作。
   

关键信息点：

• NameNode不负责数据写入，只负责元数据记录和权限审批。
• 客户端直接向1台DataNode写数据，这个DataNode一般是离客户端最近（网络距离）的那一个。
• 数据块副本的复制工作，由DataNode之间自行完成（构建一个PipLine，按顺序复制分发，如图1给2, 2给3和4）。

4.2、数据读取流程

1. 客户端向NameNode申请读取某文件。
2. NameNode判断客户端权限等细节后，允许读取，并返回此文件的block列表。
3. 客户端拿到block列表后自行寻找DataNode读取即可。

结束！！！！！！
hy:35

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			不要对人性抱以过高的期待，永远要警惕人性深处的幽暗，法治的前提就是对人性败坏的假设。
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