好程序员大数据培训分享之HDFS设计思想和相关概念：一、HDFS简介

　　1、简单介绍

　　HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），是Hadoop项目的两大核心之一，源自于Google于2003年10月发表的GFS论文，是对GFS的开源实现。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。

HDFS在设计之初，就是要运行在通用硬件(commodity hardware)上，即廉价的大型服务器集群上，因此，在设计上就把硬件故障作为一种常态来考虑，可以保证在部分硬件发生故障的情况下，仍然能够保证文件系统的整体可用性和可靠性。

HDFS有一下特点：

• HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上的分布式文件系统。
• HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
• HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。
• HDFS也是一个易于扩展的分布式文件系统

2、HDFS设计目标

a、大规模数据集

HDFS用来处理很大的数据集。HDFS上的文件，大小一般都在GB至TB。因此同时，HDFS应该能提供整体较高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑千万计的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。

b、硬件错误

我们应该知道，硬件组件发生故障是常态，而非异常情况。HDFS可能由成百上千的服务器组成，每一个服务器都是廉价通用的普通硬件，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动恢复是HDFS的核心架构目标，同时能够通过自身持续的状态监控快速检测冗余并恢复失效的组件。

c、流式数据访问

流式数据，特点就是，像流水一样，不是一次过来而是一点一点“流”过来，而处理流式数据也是一点一点处理。

HDFS的设计要求是：能够高速率、大批量的处理数据，更多地响应"一次写入、多次读取"这样的任务。在HDFS上一个数据集，会被复制分发到不同的存储节点中。而各式各样的分析任务多数情况下，都会涉及数据集中的大部分数据。为了提高数据的吞吐量，Hadoop放宽了POSIX的约束，使用流式访问来进行高效的分析工作

d、简化一致性模型

HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变了。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。MapReduce应用或网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。

e、移动计算代价比移动数据代价低

一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在之处显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。

f、可移植性

HDFS在设计时就考虑到平台的可移植性，这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。

3、HDFS的优缺点

通过上述的介绍，我们可以发现HDFS的优点是：

• a、高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后，会自动恢复。
• b、适合批处理：移动计算而非数据、数据位置需要暴露给计算框架。
• c、适合大数据处理：GB、TB、甚至PB级数据、百万规模以上的文件数量，1000以上节点规模。
• d、流式文件访问：一次性写入，多次读取；保证数据一致性。
• e、可构建在廉价机器上：通过多副本提高可靠性，提供了容错和恢复机制。

而HDFS同样有自己的缺点：

1）不适合低延迟数据访问

HDFS的设计目标有一点是：处理大型数据集，高吞吐率。这势必要以高延迟为代价的。因此HDFS不适合处理一些用户要求时间比较短的低延迟应用请求。

2）不适合小文件存取

一是因此存取大量小文件需要消耗大量的寻地时间(比如拷贝大量小文件与拷贝同等大小的一个大文件) 。

二是因为namenode把元信息存储在内存中，一个节点的内存是有限的。一个block元信息的内存消耗大约是150 byte。而存储1亿个block和1亿个小文件都会消耗掉namenode 20GB内存，哪个适合？当然是1亿个block(大文件)更省内存。

3）不适合并发写入、文件随机修改

HDFS上的文件只能有一个写者，也仅仅支持append操作，不支持多用户对同一文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。

二、HDFS设计思想

现在想象一下这种情况：有四个文件 0.5TB的file1，1.2TB的file2，50GB的file3，100GB的file4；有7个服务器，每个服务器上有10个1TB的硬盘。

在存储方式上，我们可以将这四个文件存储在同一个服务器上（当然大于1TB的文件需要切分），我们需要使用一个文件来记录这种存储的映射关系吧。用户是可以通过这种映射关系来找到节点硬盘相应的文件的。那么缺点也就暴露了出来：

第一、负载不均衡。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。

第二、网络瓶颈问题。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。

我们来看看HDFS的设计思想：以下图为例，来进行解释。

HDFS将50G的文件file3切成多个Block（存储块），每一个Block的大小都是固定的，比如128MB，它把这多个数据块以多副本的行式存储在各个节点上 ，再使用一个文件把哪个块存储在哪些节点上的映射关系存储起来。有了这样的映射关系，用户读取文件的时候就会很容易读取到。每个节点上都有这样的Block数据，它会分开网络瓶颈，利于分布式计算，解决了上面的第二个问题。因为每个块的大小是一样的，所以很容易实现负载均衡，解决了上面的第一个问题。

三、HDFS相关概念

1、块(Block)概念

在我们熟知的Windows、Linux等系统上，文件系统会将磁盘空间划分为每512字节一组，我们称之为"磁盘块"，它是文件系统读写操作的最小单位。而文件系统的数据块(Block)一般是磁盘块的整数倍，即每次读写的数据量必须是磁盘块的整数倍。

在传统的文件系统中，为了提高磁盘的读写效率，一般以数据块为单位，而不是以字节为单位，比如机械硬盘包含了磁头和转动部件，在读取数据时有一个寻道的过程，通国转动盘片和移动磁头的位置，来找到数据在机械硬盘中的存储位置，然后才能进行读写。在I/O开销中，机械硬盘的寻址时间时最耗时的部分，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，可以把磁盘寻道时间分摊到大量数据中。

HDFS同样引入了块(Block)的概念，块是HDFS系统当中的最小存储单位，在hadoop2.0中默认大小为128MB。在HDFS上的文件会被拆分成多个块，每个块作为独立的单元进行存储。多个块存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个数据节点上 。但值得注意的是 如果某文件大小或者文件的最后一个块没有到达128M，则不会占据整个块空间 。

当然块大小可以在配置文件中hdfs-default.xml中进行修改(此值可以修改)

<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以重新指定大小(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可以降级的大小(以及许多块)的性能。</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。这可以防止创建会降低性能的超大文件</description></property>

HDFS中的NameNode会记录文件的各个块都存放在哪个dataNode上，这些信息一般也称为元信息(MetaInfo) 。元信息的存储位置一般由dfs.namenode.name.dir来指定。

<property>

  <name>dfs.namenode.name.dir</name>

  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value></property>

而datanode是真实存储文件块的节点，块在datanode的位置一般由dfs.datanode.data.dir来指定。

<property>

  <name>dfs.datanode.data.dir</name>

  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value></property>

HDFS上的块为什么远远大与传统文件系统，是有原因的。目的是为了最小化寻址开销时间。

HDFS寻址开销不仅包括磁盘寻道开销，还包括数据库的定位开销，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，设计一个比较大的块，可以把寻址开销分摊到较多的数据中，相对降低了单位数据的寻址开销
举个例子： 块大小为128MB，默认传输效率100M/s ,寻址时间为10ms，那么寻址时间只占传输时间的1%左右

当然，块也不能太大，因为另一个核心技术MapReduce的map任务一次只处理一个数据块，如果任务太少，势必会降低工作的并行处理速度。

HDFS的块概念，在解决了大数据集文件的存储同时，不仅解决了文件存取的网络瓶颈问题，还

1. 解决了大数据集文件的存储：大文件分块存储在多个数据节点上，不必受限于单个节点的存储容量。
2. 简化系统设计：块大小固定，单个节点的块数量比较少，容易管理。元数据可以单独由其他系统负责管理。
3. 适合数据备份：每个块可以很容易的冗余存储到多个节点上，提高了系统的容错性和可用性

2、Namenode和Datanode

HDFS集群上有两类节点，一类是管理节点（Namenode），一类是工作节点（Datanode）。而HDFS就是以管理节点-工作节点的模式运行的，在HDFS上，通常有一个Namenode和多个Datanode(一个管理者master，多个工作者slave)。

作为master的NameNode负责管理分布式文件系统的命名空间（NameSpace），即维护的是文件系统树及树内的文件和目录。这些信息以 两个核心文件(fsImage和editlog)的形式持久化在本地磁盘中。

fsImage命名空间镜像文件，用于维护文件系统树以及文件树中所有文件和目录的元数据；操作日志文件editlog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作。namenode也记录了每个文件的各个块所在的datanode的位置信息，但并不持久化存储这些信息，而是在系统每次启动时扫描所datanode重构得到这些信息，也就是说保存在运行内存中。

Namenode在启动时，会将FsImage的内容加载到内存当中，然后执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据保持最新。这个操作完成以后，就会创建一个新的FsImage文件和一个空的EditLog文件。名称节点启动成功并进入正常运行状态以后，HDFS中的更新操作都被写到EditLog，而不是直接写入FsImage，这是因为对于分布式文件系统而言，FsImage文件通常都很庞大，如果所有的更新操作都直接往FsImage文件中添加，那么系统就会变得非常缓慢。相对而言，EditLog通常都要远远小于FsImage，更新操作写入到EditLog是非常高效的。名称节点在启动的过程中处于“安全模式”，只能对外提供读操作，无法提供写操作。在启动结束后，系统就会退出安全模式，进入正常运行状态，对外提供写操作。

作为slave的Datanode是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据块的存储和读取（会根据客户端或者Namenode的调度来进行数据的存储和检索），并且定期向Namenode发送自己所存储的块的列表。每个Datanode中的数据会被保存在本地Linux文件系统中。

3、SecondaryNamenode

在Namenode运行期间，HDFS会不断发生更新操作，这些更新操作不会直接写到fsimage文件中，而是直接被写入到editlog文件的，文件会越来越大。当Namenode重启时，会加载fsimage加载到内存中，并且逐条执行editlog中的记录，editlog文件大，就会导致整个过程变得非常缓慢，使得Namenode在启动过程中长期处于“安全模式”，无法正常对外提供写操作，影响了用户的使用。

HDFS采用了SecondaryNameNode这个守护线程，可以定期完成editlog与fsImage的合并操作，减小editlog文件大小，缩短Namenode重启时间；也可以作为Namenode的一个“检查点”，将保存Namenode内存中的元数据信息，保存在fsimage镜像文件中。