HDFS存储体系

简介：
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，设计用于处理大量数据集并支持在廉价计算机集群上运行。它能够提供高容错性和高效的数据访问，特别适合大规模数据分析任务。 ### HDFS存储系统知识点详解 #### 一、HDFS体系结构概述 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种专为大规模数据集设计的分布式文件系统，其核心设计理念是“移动计算而非数据”。HDFS采用主-从（Master-Slave）架构模式，主要由两类节点组成：Namenode和Datanode。这种架构确保了HDFS能够在廉价硬件上构建大规模的数据存储系统。 **Namenode**： - **职责**：作为集群中的唯一主节点，管理文件系统的命名空间以及元数据信息（如权限、目录树结构等）。 - **功能**：不直接参与数据的存储，而是负责管理和维护整个文件和目录的元数据信息。 **Datanode**： - **数量**：HDFS集群中通常有大量Datanode节点。 - **职责**：主要任务是实际的数据块存储及管理相关操作（如创建、删除和复制等）。 - **功能**：除了基本的存储能力，还能对数据进行一定的计算处理。 #### 二、HDFS数据块管理机制 在HDFS中，文件以数据块的形式被分割并存储。为了提高可靠性和容错性，每个数据块会自动复制多份，并分散于不同的Datanode上，默认情况下每一块会被复制三份到不同机器上保存。 **数据块的划分**：默认的数据块大小为128MB（早期版本是64MB），将大文件分割成多个固定大小的数据块，以减少元数据开销并充分利用网络带宽。 **数据块的复制**：HDFS会自动确保每个数据块有三个副本，并且这些副本分布在不同的机器上。 #### 三、HDFS写文件流程 1. **创建请求发起**: 客户端向Namenode发送创建新文件的请求。 2. **记录元信息**： Namenode在元数据库中添加新的文件条目并返回确认给客户端。 3. **数据传输开始**： 客户端使用DFSOutputstream将数据分割为多个包，写入内部队列进行处理和存储。 4. **流式传递与接收**: 数据包从输出流发送到第一个Datanode，并继续向其他节点转发直至全部接收到确认信息为止。 5. **完成通知**： 客户端在所有数据传输完成后关闭输出流并向Namenode报告文件写入结束。 #### 四、HDFS读取文件流程 1. **请求打开操作**: 客户端向Namenode申请访问已存在的文件。 2. **获取位置信息**： Namenode提供包含所需文件的所有数据块及其所在Datanodes的位置元信息。 3. **选择最近的节点**： 客户端根据提供的位置信息，优先连接到离自己最接近的一个或多个Datanodes以读取第一个数据块。 4. **开始读取操作**: 从选定的Datanode处获取第一段数据，并在完成后关闭该链接。 5. **继续循环访问**： 同样步骤用于后续的数据块直到所有部分被完整地加载到客户端为止。 通过上述介绍可以看出，HDFS凭借合理的架构设计和有效管理机制实现了大规模数据集的有效存储与处理能力，在大数据分析领域发挥着关键作用。