hdfs工作原理

一、NameNode和DataNode

（1）NameNode

　　NameNode的作用是管理文件目录结构，是管理数据节点的。NameNode维护两套数据：一套是文件目录与数据块之间的关系，另一套是数据块与节点间的关系。前一套是静态的，是存放在磁盘上的，通过fsimage和edits文件来维护；后一套数据时动态的，不持久化到磁盘，每当集群启动的时候，会自动建立这些信息。

　　（2）DataNode

　　毫无疑问，DataNode是HDFS中真正存储数据的。这里要提到一点，就是Block（数据块）。假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每64MB字节划分为一个Block，以此类推，可以划分出很多的Block。每个Block就是64MB（也可以自定义设置Block大小）。

　　（3）典型部署

　　HDFS的一个典型部署是在一个专门的机器上运行NameNode，集群中的其他机器各运行一个DataNode。（当然，也可以在运行NameNode的机器上同时运行DataNode，或者一个机器上运行多个DataNode）一个集群中只有一个NameNode（但是单NameNode存在单点问题，在Hadoop 2.x版本之后解决了这个问题）的设计大大简化了系统架构

二、HDFS读写数据

当我们向hdfs 写数据的时候,客户端要做两件事.首先,将数据文件划分不同的数据块,划分的标准默认是64MB或128MB,这个是可以配置的.其次是向namenode请求一批(实际上就是默认的3个)datanode以存放数据块.当然namenode不是随便的选出三个datanode给client,它会选择三个最靠近client的三个datanode,那么这个距离是怎么计算的呢,是这样的,它会去计算两个节点与父节点带宽之和来计算两个节点的距离,在得到三个最近的datanode之后,namenode会先按与client的距离对datanode排下序,然后返回给客户端.

下面client要做的就是向namenode返回的3个datanode中传输数据了.当它在写第一个数据块时,它会先向离它最近的那个datanode写数据.那么client如何知道它向第一个datanode写入数据是否成功了呢?是这样的,client在向datanode传数据的同时,会计算下数据快的校验和,这个校验和也会传给datanode,datanode 在存储完数据后,会对数据块取下校验和与client的校验和进行比对,如果一致的话说明数据保存成功,然后它会向client进行ack,告诉client数据已经成功保存了,同时它也会告诉namenode数据块保存成功了.剩下的数据块保存到下两个datanode的过程和第一个过程是相似的,只是数据的传输不是都是client去传递的,而是datanode之间进行传递的,每个datanode成功保存完数据后都会向client进行ack并通知namenode保存数据完毕.当client接受到所有的datanode的ack后,client会告诉namenode数据块全部写入完毕.当namenode接受到client的消息后,namenode要做的就是维护两张表,一张表是每个数据块对应的datanode地址,另一张表是存储数据副本的时候经过了那些管线.

当client要从hdfs中读取数据的时候,首先客户端要知道数据存储在哪吧,怎么才能知道啊,谁知道啊?当然是namenode啊,namenode存储了所有的数据块元数据信息.client会给namenode请求数据的文件地址,namenode会返回给client关于数据块的相关信息即数据块存放在哪些datanode上了，每个datanode存放了哪些数据块,当然这些datanode也是按照与client距离排过序的.当client拿到这些信息后,它会先到离它最近的那个datanode上下载数据.

三、保障HDFS的可靠性措施

HDFS具备了较为完善的冗余备份和故障恢复机制，可以实现在集群中可靠地存储海量文件。

　　（1）冗余备份：HDFS将每个文件存储成一系列的数据块（Block），默认块大小为64MB（可以自定义配置）。为了容错，文件的所有数据块都可以有副本（默认为3个，可以自定义配置）。当DataNode启动的时候，它会遍历本地文件系统，产生一份HDFS数据块和本地文件对应关系的列表，并把这个报告发送给NameNode，这就是报告块（BlockReport），报告块上包含了DataNode上所有块的列表。

　　（2）副本存放：HDFS集群一般运行在多个机架上，不同机架上机器的通信需要通过交换机。通常情况下，副本的存放策略很关键，机架内节点之间的带宽比跨机架节点之间的带宽要大，它能影响HDFS的可靠性和性能。HDFS采用一种称为机架感知（Rack-aware）的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。在大多数情况下，HDFS副本系数是默认为3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上，一个副本存放在同一个机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。机架的错误远远比节点的错误少，所以这种策略不会影响到数据的可靠性和可用性。

　　图6.副本存放的策略

　　（3）心跳检测：NameNode周期性地从集群中的每个DataNode接受心跳包和块报告，NameNode可以根据这个报告验证映射和其他文件系统元数据。收到心跳包，说明该DataNode工作正常。如果DataNode不能发送心跳信息，NameNode会标记最近没有心跳的DataNode为宕机，并且不会给他们发送任何I/O请求。

　　（4）安全模式

　　（5）数据完整性检测

　　（6）空间回收

　　（7）元数据磁盘失效

　　（8）快照（HDFS目前还不支持）

四、故障的规避.

因为是分布式文件系统,网路中什么事情都有可能发生,如datanode挂掉,datanode不能返回客户端想要的数据,datanode在保存数据的时候数据损毁,或者最严重的namenode挂掉.

下面看看这个四个问题,hadoop是如何规避的呢。

首先是datanode挂掉,当hdfs启动后每个datanode节点会定期上报自己的健康状况,每个datanode会每三秒向namenode发送心跳,证明自己还或者,假如namenode是秒钟没有收到datanode发送的心跳,namenode会认为这个datanode已经挂掉了.

下一个问题datanode不能返回客户端想要的数据,当客户端datanode请求数据或写入数据的时候,datanode无相应怎么办呢,当客户端长时间没有接收到datanode的ack后,client也为认为这个datanode已经挂掉了,于是会跳过这个datanode,请求下个datanode.

第三个问题,datanode保存的数据发生损坏,这个该怎么办呢,datanode会定期上报自己所存的数据快健康状况,健康状况是通过校验和来判断的,当nomenode收到datanode发送的数据块健康状况的报告后它就知道那些数据块损毁,然后它就会去更新它维护的两张表,即数据块在哪些datanode上存着,每个datanode上存放了哪些数据块,如果namenode发现哪个数据块的副本没有达到标准,它会通知其它的datanode从已有数据块的datanode上copy相应的数据块.

第四个问题,namenode挂掉,这个问题是最严重的,目前的最好的解决办法就是加一个辅助namenode即secondNamenode,以备分数据块的元数据信息,尽可能的避免数据丢失.