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本文主要从两个方面对hdfs进行阐述，第一就是hdfs的整个架构以及组成，第二就是hdfs文件的读写流程。

一、HDFS概述

     标题中提到hdfs（Hadoop Distribute File System）是分布式文件系统

     分布式文件系统 distributed file system 是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接链接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式

分布式文件系统的特点：

Hadoop之（HDFS）是一种分布式文件系统，设计用于在商用硬件上运行。 它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。 但是，与其他分布式文件系统的差异很大。

HDFS优势：

1、可构建在廉价机器上，设备成本相对低2、高容错性，HDFS将数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复，防止数据丢失或损坏3、适合批处理，HDFS适合一次写入、多次查询（读取）的情况，适合在已有的数据进行多次分析，稳定性好4、适合存储大文件，其中的大表示可以存储单个大文件，因为是分块存储，以及表示存储大量的数据

HDFS劣势：

1、由于提高吞吐量，降低实时性2、由于每个文件都会在namenode中记录元数据，如果存储了大量的小文件，会对namenode造成很大的压力 3、不合适小文件处理，在mapreduce的过程中小文件的数量会造成map数量的增大，导致资源被占用，而且速度慢。4、不适合文件的修改，文件只能追加在文件的末尾，不支持任意位置修改，不支持多个写入者操作

二、HDFS架构

hdfs架构图如下图所示：

HDFS具有主/从架构。HDFS集群由单个NameNode，和多个datanode构成。

NameNode：管理文件系统命名空间的主服务器和管理客户端对文件的访问组成，如打开，关闭和重命名文件和目录。负责管理文件目录、文件和block的对应关系以及block和datanode的对应关系，维护目录树，接管用户的请求。如下图所示：

1、将文件的元数据保存在一个文件目录树中

DataNode：（数据节点）管理连接到它们运行的​​节点的存储，负责处理来自文件系统客户端的读写请求。DataNodes还执行块创建，删除

Client：(客户端)代表用户通过与nameNode和datanode交互来访问整个文件系统，HDFS对外开放文件命名空间并允许用户数据以文件形式存储。用户通过客户端（Client）与HDFS进行通讯交互。

块和复制：

那为什么要以块的形式存储文件，而不是整个文件呢？

块和复本在hdfs架构中分布如下图所示：

     既然namenode管理着文件系统的命名空间，维护着文件系统树以及整颗树内的所有文件和目录，这些信息以文件的形式永远的保存在本地磁盘上，分别问命名空间镜像文件fsimage和编辑日志文件Edits。datanode是文件的工作节点，根据需要存储和检索数据块，并且定期的向namenode发送它们所存储的块的列表。那么就知道namenode是多么的重要，一旦那么namenode挂了，那整个分布式文件系统就不可以使用了，所以对于namenode的容错就显得尤为重要了，hadoop为此提供了两种容错机制：

容错机制一：

       就是通过对那些组成文件系统的元数据持久化，分别问命名空间镜像文件fsimage（文件系统的目录树）和编辑日志文件Edits（针对文件系统做的修改操作记录）。磁盘上的映像FsImage就是一个Checkpoint,一个里程碑式的基准点、同步点,有了一个Checkpoint之后,NameNode在相当长的时间内只是对内存中的目录映像操作,同时也对磁盘上的Edits操作,直到关机。下次开机的时候,NameNode要从磁盘上装载目录映像FSImage,那其实就是老的Checkpoint,也许就是上次开机后所保存的映像,而自从上次开机后直到关机为止对于文件系统的所有改变都记录在Edits文件中;将记录在Edits中的操作重演于上一次的映像,就得到这一次的新的映像,将其写回磁盘就是新的Checkpoint（也就是fsImage）。但是这样有很大一个缺点，如果Edits很大呢，开机后生成原始映像的过程也会很长，所以对其进行改进：每当 Edits长到一定程度,或者每隔一定的时间,就做一次Checkpoint，但是这样就会给namenode造成很大的负荷，会影响系统的性能。于是就有了SecondaryNameNode的需要,这相当于NameNode的助理,专替NameNode做Checkpoint。当然,SecondaryNameNode的负载相比之下是偏轻的。所以如果为NameNode配上了热备份,就可以让热备份兼职,而无须再有专职的SecondaryNameNode。所以架构图如下图所示：

SecondaryNameNode工作原理图：

SecondaryNameNode主要负责下载NameNode中的fsImage文件和Edits文件，并合并生成新的fsImage文件，并推送给NameNode，工作原理如下：

1、secondarynamenode请求主namenode停止使用edits文件，暂时将新的写操作记录到一个新的文件中；

       从上面的过程中我们清晰的看到secondarynamenode和主namenode拥有相近内存需求的原因（因为secondarynamenode也把fsimage文件载入内存）。因此，在大型集群中，secondarynamenode需要运行在一台专用机器上。

      创建检查点的触发条件受两个配置参数控制。通常情况下，secondarynamenode每隔一小时（有fs.checkpoint.period属性设置）创建检查点；此外，当编辑日志的大小达到64MB（有fs.checkpoint.size属性设置）时，也会创建检查点。系统每隔五分钟检查一次编辑日志的大小。

容错机制二：

高可用方案（详情见：）

三、HDFS读数据流程

HDFS读数据流程如下图所示：

1、客户端通过FileSystem对象（DistributedFileSystem）的open()方法来打开希望读取的文件。

2、DistributedFileSystem通过远程调用（RPC）来调用namenode，获取到每个文件的起止位置。对于每一个块，namenode返回该块副本的datanode。这些datanode会根据它们与客户端的距离（集群的网络拓扑结构）排序，如果客户端本身就是其中的一个datanode，那么就会在该datanode上读取数据。DistributedFileSystem远程调用后返回一个FSDataInputStream（支持文件定位的输入流）对象给客户端以便于读取数据，然后FSDataInputStream封装一个DFSInputStream对象。该对象管理datanode和namenode的IO。

3、客户端对这个输入流调用read()方法，存储着文件起始几个块的datanode地址的DFSInputStream随即连接距离最近的文件中第一个块所在的datanode，通过数据流反复调用read()方法，可以将数据从datanode传送到客户端。当读完这个块时，DFSInputStream关闭与该datanode的连接，然后寻址下一个位置最佳的datanode。

     客户端从流中读取数据时，块是按照打开DFSInputStream与datanode新建连接的顺序读取的。它也需要询问namenode来检索下一批所需块的datanode的位置。一旦客户端完成读取，就对FSDataInputStream调用close()方法。

   注意：在读取数据的时候，如果DFSInputStream在与datanode通讯时遇到错误，它便会尝试从这个块的另外一个临近datanode读取数据。他也会记住那个故障datanode，以保证以后不会反复读取该节点上后续的块。DFSInputStream也会通过校验和确认从datanode发送来的数据是否完整。如果发现一个损坏的块， DFSInputStream就会在试图从其他datanode读取一个块的复本之前通知namenode。

   总结：在这个设计中，namenode会告知客户端每个块中最佳的datanode，并让客户端直接联系该datanode且检索数据。由于数据流分散在该集群中的所有datanode，所以这种设计会使HDFS可扩展到大量的并发客户端。同时，namenode仅需要响应位置的请求（这些信息存储在内存中，非常高效），而无需响应数据请求，否则随着客户端数量的增长，namenode很快会成为一个瓶颈。

四、HDFS写数据流程

HDFS写数据流程图如下图所示：

1、首先客户端通过DistributedFileSystem上的create()方法指明一个预创建的文件的文件名

2、DistributedFileSystem再通过RPC调用向NameNode申请创建一个新文件（这时该文件还没有分配相应的block）。namenode检查是否有同名文件存在以及用户是否有相应的创建权限，如果检查通过，namenode会为该文件创建一个新的记录，否则的话文件创建失败，客户端得到一个IOException异常。DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream以供客户端写入数据，与FSDataInputStream类似，FSDataOutputStream封装了一个DFSOutputStream用于处理namenode与datanode之间的通信。

3、当客户端开始写数据时（，DFSOutputStream把写入的数据分成包（packet）, 放入一个中间队列——数据队列（data queue）中去。DataStreamer从数据队列中取数据，同时向namenode申请一个新的block来存放它已经取得的数据。namenode选择一系列合适的datanode（个数由文件的replica数决定）构成一个管道线（pipeline），这里我们假设replica为3，所以管道线中就有三个datanode。

4、DataSteamer把数据流式的写入到管道线中的第一个datanode中，第一个datanode再把接收到的数据转到第二个datanode中，以此类推。

5、DFSOutputStream同时也维护着另一个中间队列——确认队列（ack queue），确认队列中的包只有在得到管道线中所有的datanode的确认以后才会被移出确认队列

如果某个datanode在写数据的时候当掉了，下面这些对用户透明的步骤会被执行：

    管道线关闭，所有确认队列上的数据会被挪到数据队列的首部重新发送，这样可以确保管道线中当掉的datanode下流的datanode不会因为当掉的datanode而丢失数据包。

    在还在正常运行的datanode上的当前block上做一个标志，这样当当掉的datanode重新启动以后namenode就会知道该datanode上哪个block是刚才当机时残留下的局部损坏block，从而可以把它删掉。

    已经当掉的datanode从管道线中被移除，未写完的block的其他数据继续被写入到其他两个还在正常运行的datanode中去，namenode知道这个block还处在under-replicated状态（也即备份数不足的状态）下，然后他会安排一个新的replica从而达到要求的备份数，后续的block写入方法同前面正常时候一样。有可能管道线中的多个datanode当掉（虽然不太经常发生），但只要dfs.replication.min（默认为1）个replica被创建，我们就认为该创建成功了。剩余的replica会在以后异步创建以达到指定的replica数。

6、当客户端完成写数据后，它会调用close()方法。这个操作会冲洗（flush）所有剩下的package到pipeline中。

7、等待这些package确认成功，然后通知namenode写入文件成功。这时候namenode就知道该文件由哪些block组成（因为DataStreamer向namenode请求分配新block，namenode当然会知道它分配过哪些blcok给给定文件），它会等待最少的replica数被创建，然后成功返回。

hdfs写入过程中，datanode管线的确认应答包并不是每写完一个datanode，就返回一个确认应答，而是一直写入，直到最后一个datanode写入完毕后，统一返回应答包。如果中间的一个datanode出现故障，那么返回的应答就是前面完好的datanode确认应答，和故障datanode的故障异常。这样我们也就可以理解，在写入数据的过程中，为什么数据包的校验是在最后一个datanode完成。

更多hadoop生态文章见：

参考：

《Hadoop权威指南 大数据的存储与分析 第四版》

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