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一、架構(gòu)原理

HDFS 是Hadoop Distributed File System的簡(jiǎn)稱，是HADOOP抽象文件系統(tǒng)的一種實(shí)現(xiàn)。Hadoop抽象文件系統(tǒng)可以與本地系統(tǒng)、Amazon S3等集成，甚至可以通過(guò)Web協(xié)議（webhsfs）來(lái)操作。

HDFS是由一個(gè)NAMENODE與多個(gè)DATANODE構(gòu)成,如下圖。

其中NAMENODE負(fù)責(zé)管理分布式文件系統(tǒng)的命名空間(Namespace)。

DATANODE 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，用來(lái)具體的存儲(chǔ)文件，維護(hù)了blockId 與 datanode本地文件的映射。

換個(gè)理解方法就是MASTER WORKER 模式，其中NAMENODE 對(duì)應(yīng)是master，進(jìn)所有datanode的datanode mate 信息的關(guān)聯(lián)以及監(jiān)控等相關(guān)事情。而DATANODE只負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

HDFS基礎(chǔ)知識(shí)思維導(dǎo)圖如下：

二、寫(xiě)文件過(guò)程

1. Client 調(diào)用 DistributedFileSystem 對(duì)象的 create 方法，創(chuàng)建一個(gè)文件輸出流（FSDataOutputStream）對(duì)象；
2. 通過(guò) DistributedFileSystem 對(duì)象與集群的 NameNode 進(jìn)行一次 RPC 遠(yuǎn)程調(diào)用，在 HDFS 的 Namespace 中創(chuàng)建一個(gè)文件條目（Entry），此時(shí)該條目沒(méi)有任何的 Block，NameNode 會(huì)返回該數(shù)據(jù)每個(gè)塊需要拷貝的 DataNode 地址信息；
3. 通過(guò) FSDataOutputStream 對(duì)象，開(kāi)始向 DataNode 寫(xiě)入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)首先被寫(xiě)入 FSDataOutputStream 對(duì)象內(nèi)部的數(shù)據(jù)隊(duì)列中，數(shù)據(jù)隊(duì)列由 DataStreamer 使用，它通過(guò)選擇合適的 DataNode 列表來(lái)存儲(chǔ)副本，從而要求 NameNode 分配新的 block；
4. DataStreamer 將數(shù)據(jù)包以流式傳輸?shù)姆绞絺鬏數(shù)椒峙涞牡谝粋€(gè) DataNode 中，該數(shù)據(jù)流將數(shù)據(jù)包存儲(chǔ)到第一個(gè) DataNode 中并將其轉(zhuǎn)發(fā)到第二個(gè) DataNode 中，接著第二個(gè) DataNode 節(jié)點(diǎn)會(huì)將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)到第三個(gè) DataNode 節(jié)點(diǎn)；
5. DataNode 確認(rèn)數(shù)據(jù)傳輸完成，最后由第一個(gè) DataNode 通知 client 數(shù)據(jù)寫(xiě)入成功；
6. 完成向文件寫(xiě)入數(shù)據(jù)，Client 在文件輸出流（FSDataOutputStream）對(duì)象上調(diào)用 close 方法，完成文件寫(xiě)入；
7. 調(diào)用 DistributedFileSystem 對(duì)象的 complete 方法，通知 NameNode 文件寫(xiě)入成功，NameNode 會(huì)將相關(guān)結(jié)果記錄到 editlog 中。

三、讀文件過(guò)程

1. Client 通過(guò) DistributedFileSystem 對(duì)象與集群的 NameNode 進(jìn)行一次 RPC 遠(yuǎn)程調(diào)用，獲取文件 block 位置信息；
2. NameNode 返回存儲(chǔ)的每個(gè)塊的 DataNode 列表；
3. Client 將連接到列表中最近的 DataNode；
4. Client 開(kāi)始從 DataNode 并行讀取數(shù)據(jù)；
5. 一旦 Client 獲得了所有必須的 block，它就會(huì)將這些 block 組合起來(lái)形成一個(gè)文件。

四、問(wèn)題

1、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，hdfs是怎么解決的呢？

原因 ：由于網(wǎng)絡(luò)傳輸與磁盤(pán)錯(cuò)誤等因素。

解決辦法：在客戶端讀取到數(shù)據(jù)后，會(huì)采用MD5和sha1對(duì)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行校驗(yàn)，以確定讀取到正確的數(shù)據(jù)。

具體流程：

• 在文件被創(chuàng)建的時(shí)候，客戶端對(duì)文件進(jìn)行摘錄，并把這些信息寫(xiě)入數(shù)據(jù)的同一路徑隱藏文件中。
• 當(dāng)客戶端讀取文件的時(shí)候，會(huì)先讀取該信息文件，然后利用該信息文件對(duì)每個(gè)讀取的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行校驗(yàn)，如果校驗(yàn)出錯(cuò)，客戶端就會(huì)請(qǐng)求到另外一個(gè)數(shù)據(jù)接地那讀取該文件快，并且向NAMENODE報(bào)告這個(gè)文件塊有錯(cuò)誤，NAMENODE會(huì)定期檢查并且重新復(fù)制這個(gè)塊。

2、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)

DATANODE 難免會(huì)造成不可用

解決思路主要是通過(guò)心跳的方式

解決流程：

1. 每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)會(huì)定期向NAMEnode 節(jié)點(diǎn)發(fā)送心跳，向namenode報(bào)告自己的狀態(tài)。
2. 當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障或者網(wǎng)絡(luò)發(fā)生斷網(wǎng)時(shí)，namenode節(jié)點(diǎn)就無(wú)法收到來(lái)自以下數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的心跳信息。這些數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)就會(huì)被標(biāo)記為宕機(jī)，節(jié)點(diǎn)上面的所有數(shù)據(jù)都會(huì)標(biāo)記為不可讀，namenode不會(huì)再給他們發(fā)送任何的IO請(qǐng)求。
3. 這時(shí)，有可能出現(xiàn)一種情況，由于一些數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的不可用，會(huì)導(dǎo)致一些數(shù)據(jù)塊的副本量小于冗余因子。
4. namenode 會(huì)定期檢查這些數(shù)據(jù)情況，一旦發(fā)現(xiàn)某些數(shù)據(jù)塊的副本數(shù)量小于冗余因子，就會(huì)啟動(dòng)數(shù)據(jù)冗余復(fù)制，為它生產(chǎn)新的副本。
5. HDFS和其他分布式文件系統(tǒng)最大的區(qū)別就是可以調(diào)整冗余數(shù)據(jù)的位置。

3、namenode 節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)(單點(diǎn)故障問(wèn)題)

namenode節(jié)點(diǎn)保存了所有的元數(shù)據(jù)信息，其中最核心的兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是FsImage 合Editlog,如果這兩個(gè)文件發(fā)生了損壞，那么整個(gè)HDFS實(shí)例降 失效。

因此，HDFS設(shè)置了備份機(jī)制，把這些核心文件同步復(fù)制到備份服務(wù)器SecondaryNameNode上。當(dāng)namenode出錯(cuò)時(shí)，就可以根據(jù)備份服務(wù)器SecondaryNameNode中的FsImage和Editlog數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。

4、小文件問(wèn)題以及DATANODE水平擴(kuò)展極限問(wèn)題

Hadoop中每個(gè)目錄、文件和block都會(huì)以對(duì)象的形式保存在NameNode的內(nèi)存中。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)每個(gè)對(duì)象在內(nèi)存中大概占用150個(gè)字節(jié)。HDFS中保存2000萬(wàn)個(gè)文件，每個(gè)文件都在同一個(gè)文件夾中，而且每個(gè)文件都只有一個(gè)block，則NameNode需要6GB內(nèi)存。

小文件問(wèn)題：

1、當(dāng)NameNode重啟時(shí)，它都需要從本地磁盤(pán)讀取每個(gè)文件的元數(shù)據(jù)，意味著你要讀取300GB數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，不可避免導(dǎo)致NameNode啟動(dòng)時(shí)間較長(zhǎng)。

2、一般來(lái)說(shuō)，NameNode會(huì)不斷跟蹤并檢查每個(gè)數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)位置。這是通過(guò)DataNode的定時(shí)心跳上報(bào)其數(shù)據(jù)塊來(lái)實(shí)現(xiàn)的。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)需要上報(bào)的block越多，則也會(huì)消耗越多的網(wǎng)絡(luò)帶寬/時(shí)延。即使節(jié)點(diǎn)之間是高速網(wǎng)絡(luò)(萬(wàn)兆/光纖)，但不可避免的會(huì)帶來(lái)一些不好的影響。

3、NameNode本身使用300G內(nèi)存，相當(dāng)于JVM你需要配置300GB的heap，對(duì)于JVM來(lái)說(shuō)本來(lái)就存在穩(wěn)定性的風(fēng)險(xiǎn)，比如GC時(shí)間較長(zhǎng)。

另外大量小文件意味著大量的隨機(jī)磁盤(pán)IO，磁盤(pán)IO通常是MapReduce性能的最大瓶頸之一，在HDFS中對(duì)于相同數(shù)量的數(shù)據(jù)，一次大的順序讀取往往優(yōu)于幾次隨機(jī)讀取的性能。

5、HDFS為什么是128M這么大的一個(gè)數(shù)據(jù)塊呢？

在文件系統(tǒng)中，系統(tǒng)存儲(chǔ)文件時(shí)，需要定位該數(shù)據(jù)在磁盤(pán)中的位置，再進(jìn)行傳輸處理。

定位在磁盤(pán)的位置需要時(shí)間，同樣文件傳輸也是需要時(shí)間的。

T(存儲(chǔ)時(shí)間)=T(定位時(shí)間)+T(傳輸時(shí)間)

如果每個(gè)要傳輸?shù)膲K設(shè)置得足夠大，那么從磁盤(pán)傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)間可以明顯大于定位這個(gè)塊開(kāi)始位置的時(shí)間。

假如文件太小，在namenode 的映射列表就會(huì)非常大，影響尋址時(shí)間，尋址時(shí)間如果大于傳輸時(shí)間，就沒(méi)有意義了。

但如果block 設(shè)置過(guò)太大，在MapReduce 任務(wù)中，Map或者Reduce任務(wù)的個(gè)數(shù)小于集群機(jī)器數(shù)量，會(huì)使得作業(yè)運(yùn)行效率很低。

6、namenode還存在哪些問(wèn)題以及怎么解決？

存在問(wèn)題：

• 單點(diǎn)故障問(wèn)題
• 不可以水平擴(kuò)展（是否可以通過(guò)縱向擴(kuò)展來(lái)解決？）
• 系統(tǒng)整體性能受限于單個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)的吞吐量
• 單個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)難以提供不同程序之間的隔離性

解決方案

熱備份 (HDFS HA)

HDFS HA（High Availability）是為了解決單點(diǎn)故障問(wèn)題

HA集群設(shè)置兩個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)，“活躍（Active）”和“待命（Standby）”

兩種名稱節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)同步，可以借助于一個(gè)共享存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)

一旦活躍名稱節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，就可以立即切換到待命名稱節(jié)點(diǎn)

Zookeeper確保一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)在對(duì)外服務(wù)

名稱節(jié)點(diǎn)維護(hù)映射信息，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)同時(shí)向兩個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)匯報(bào)信息

存在的問(wèn)題就有可能出現(xiàn)腦裂的問(wèn)題。

Federation

多個(gè)命名空間。為了處理一個(gè)namenode的局限性，搞了幾個(gè)namanode大家一起來(lái)管理。就像編程中的命名空間一樣

在HDFS Federation中，設(shè)計(jì)了多個(gè)相互獨(dú)立的名稱節(jié)點(diǎn)，使得HDFS的命名服務(wù)能夠水平擴(kuò)展，這些名稱節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行各自命名空間和塊的管理，相互之間是聯(lián)盟（Federation）關(guān)系，不需要彼此協(xié)調(diào)。并且向后兼容

HDFS Federation中，所有名稱節(jié)點(diǎn)會(huì)共享底層的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)向所有名稱節(jié)點(diǎn)匯報(bào)

屬于同一個(gè)命名空間的塊構(gòu)成一個(gè)“塊池

HDFS Federation設(shè)計(jì)可解決單名稱節(jié)點(diǎn)存在的以下幾個(gè)問(wèn)題：

1. HDFS集群擴(kuò)展性。多個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)各自分管一部分目錄，使得一個(gè)集群可以擴(kuò)展到更多節(jié)點(diǎn)，不再像HDFS1.0中那樣由于內(nèi)存的限制制約文件存儲(chǔ)數(shù)目

2. 性能更高效。多個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)管理不同的數(shù)據(jù)，且同時(shí)對(duì)外提供服務(wù)，將為用戶提供更高的讀寫(xiě)吞吐率

3. 良好的隔離性。用戶可根據(jù)需要將不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)交由不同名稱節(jié)點(diǎn)管理，這樣不同業(yè)務(wù)之間影響很小

參考文章

https://developer.ibm.com/zh/articles/os-cn-hadoop-name-node/

https://blog.csdn.net/xjz729827161/article/details/79463140