分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)

HDFS的架构图之基础架构

1.NameNode是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问

2.文件操作，namenode是负责文件元数据的操作，datanode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不经过Namenode，只询问它跟哪个dataNode联系，否则NameNode会成为系统的瓶颈

3.副本存放在哪些Datanode上由NameNode来控制，根据全局情况作出块放置决定，读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近的副本，降低读取网络开销和读取延时

4.NameNode全权管理数据库的复制，它周期性的从集群中的每个DataNode接收心跳信合和状态报告，接收到心跳信号意味着DataNode节点工作正常，块状态报告包含了一个该DataNode上所有的数据列表

NameNode与Datanode的总结概述

hdfs的架构之文件的文件副本机制以及block块存储

所有的文件都是以block块的方式存放在HDFS文件系统当中，在hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M，hadoop2当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过hdfs-site.xml当中的配置文件进行指定

1.抽象成数据块的好处

(1)一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘

10T*3/128 = xxx块 2T，2T，2T 文件方式存—–>多个block块，这些block块属于一个文件

(2)使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统

(3)块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性

2.块缓存

通常DataNode从磁盘中读取块，但对于访问频繁的文件，其对应的块可能被显示的缓存在DataNode的内存中，以堆外块缓存的形式存在。默认情况下，一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，当然可以针对每个文件配置DataNode的数量。作业调度器通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读操作的性能。

例如一个文件130M，会被切分成2个block块，保存在两个block块里面，实际占用磁盘130M空间，而不是占用256M的磁盘空间

HDFS的元数据信息FSimage以及edits和SecondaryNameNode的作用

namenode就一个的时候，所有的元数据信息都保存在了FsImage与Eidts文件当中，这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息，元数据信息的保存目录配置在了hdfs-site.xml当中。

客户端对hdfs进行写文件时会首先被记录在edits文件中。

edits修改时元数据也会更新。

每次hdfs更新时edits先更新后客户端才会看到最新信息。

fsimage:是namenode中关于元数据的镜像，一般称为检查点。

一般开始时对namenode的操作都放在edits中，为什么不放在fsimage中呢？

因为fsimage是namenode的完整的镜像，内容很大，如果每次都加载到内存的话生成树状拓扑结构，这是非常耗内存和CPU。

fsimage内容包含了namenode管理下的所有datanode中文件及文件block及block所在的datanode的元数据信息。随着edits内容增大，就需要在一定时间点和fsimage合并。

HDFS的文件写入过程

1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；

2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；

3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；

注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。

4、 client请求3台DataNode中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，后逐级返回client；

5、 client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（默认64K），A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

6、 数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack发送给client;

7、 当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。

HDFS的文件读取过程

1、 Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；

2、 NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode 都会返回含有该 block 副本的 DataNode 地址；  这些返回的 DN 地址，会按照集群拓扑结构得出 DataNode 与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的 DN 状态为 STALE，这样的排靠后；

3、 Client 选取排序靠前的 DataNode 来读取 block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据(短路读取特性)；

4、 底层上本质是建立 Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类 DataInputStream 的 read 方法，直到这个块上的数据读取完毕；

5、 当读完列表的 block 后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的 block 列表；

6、 读取完一个 block 都会进行 checksum 验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知 NameNode，然后再从下一个拥有该 block 副本的DataNode 继续读。

7、 read 方法是并行的读取block信息，不是一块一块的读取；NameNode只是返回Client请求包含块的DataNode地址，并不是返回请求块的数据；

8、 最终读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件。

HDFS的API操作

在java中操作 HDFS，主要涉及以下 Class：

Configuration：该类的对象封转了客户端或者服务器的配置;FileSystem：该类的对象是一个文件系统对象，可以用该对象的一些方法来对文件进行操作，通过FileSystem的静态方法 get 获得该对象。

FileSystem fs = FileSystem.get(conf)

get方法从 conf 中的一个参数 fs.defaultFS 的配置值判断具体是什么类型的文件系统。如果我们的代码中没有指定 fs.defaultFS，并且工程 classpath下也没有给定相应的配置，conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml ， 默 认 值 为 ： file:/// ， 则 获 取 的 将 不 是 一 个DistributedFileSystem 的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象

例如：

@Test

public void getFileSystem() throws URISyntaxException, IOException {

 Configuration configuration = new Configuration();

 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), configuration);

System.out.println(fileSystem.toString());

}