hdfs读写流程_必须掌握的分布式文件存储系统—HDFS

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HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件存储系统,主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务,同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树,客户端可通过路径来访问文件,如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。HDFS集群分为两大角色:Namenode、Datanode(非HA模式会存在Secondary Namenode)

Namenode

Namenode是HDFS集群主节点,负责管理整个文件系统的元数据,所有的读写请求都要经过Namenode。

元数据管理

Namenode对元数据的管理采用了三种形式:

1) 内存元数据:基于内存存储元数据,元数据比较完整

2) fsimage文件:磁盘元数据镜像文件,在NameNode工作目录中,它不包含block所在的Datanode 信息

3) edits文件:数据操作日志文件,用于衔接内存元数据和fsimage之间的操作日志,可通过日志运算出元数据

fsimage + edits = 内存元数据

注意:当客户端对hdfs中的文件进行新增或修改时,操作记录首先被记入edit日志文件,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存元数据中

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息

bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml

查看fsimage

bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

元数据的checkpoint(非HA模式)

Secondary Namenode每隔一段时间会检查Namenode上的fsimage和edits文件是否需要合并,如触发设置的条件就开始下载最新的fsimage和所有的edits文件到本地,并加载到内存中进行合并,然后将合并之后获得的新的fsimage上传到Namenode。checkpoint操作的触发条件主要配置参数:

dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率,单位秒

dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

#以上两个参数做checkpoint操作时,secondary namenode的本地工作目录,主要处理fsimage和edits文件的

dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数

dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒

dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint作用

1. 加快Namenode启动Namenode启动时,会合并磁盘上的fsimage文件和edits文件,得到完整的元数据信息,但如果fsimage和edits文件非常大,这个合并过程就会非常慢,导致HDFS长时间处于安全模式中而无法正常提供服务。SecondaryNamenode的checkpoint机制可以缓解这一问题2. 数据恢复Namenode和SecondaryNamenode的工作目录存储结构完全相同,当Namenode故障退出需要重新恢复时,可以从SecondaryNamenode的工作目录中将fsimage拷贝到Namenode的工作目录,以恢复Namenode的元数据。但是SecondaryNamenode最后一次合并之后的更新操作的元数据将会丢失,最好Namenode元数据的文件夹放在多个磁盘上面进行冗余,降低数据丢失的可能性。

注意事项:

1. SecondaryNamenode只有在第一次进行元数据合并时需要从Namenode下载fsimage到本地。SecondaryNamenode在第一次元数据合并完成并上传到Namenode后,所持有的fsimage已是最新的fsimage,无需再从Namenode处获取,而只需要获取edits文件即可。2. SecondaryNamenode从Namenode上将要合并的edits和fsimage拷贝到自己当前服务器上,然后将fsimage和edits反序列化到SecondaryNamenode的内存中,进行计算合并。因此一般需要把Namenode和SecondaryNamenode分别部署到不同的机器上面,且SecondaryNamenode服务器配置要求一般不低于Namenode。3. SecondaryNamenode不是充当Namenode的“备服务器”,它的主要作用是进行元数据的checkpoint

Datanode

Datanode作为HDFS集群从节点,负责存储管理用户的文件块数据,并定期向Namenode汇报自身所持有的block信息(这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题)。

关于Datanode两个重要的参数:

1. 通过心跳信息上报参数

<property>

<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>

<value>3600000</value>

<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>

</property>

2. Datanode掉线判断时限参数

Datanode进程死亡或者网络故障造成Datanode无法与Namenode通信时,Namenode不会立即把该Datanode判定为死亡,要经过一段时间,这段时间称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟30秒。如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:

timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval(默认5分钟) + 10 * dfs.heartbeat.interval(默认3秒)。

<property>

<name>heartbeat.recheck.interval</name>

# 单位毫秒

<value>2000</value>

</property>

<property>

<name>dfs.heartbeat.interval</name>

# 单位秒

<value>1</value>

</property>

HDFS读写数据流程

了解了Namenode和Datanode的作用后,就很容易理解HDFS读写数据流程,这个也是面试中经常问的问题。

HDFS写数据流程

注意:

1.文件block块切分和上传是在客户端进行的操作

2.Datanode之间本身是建立了一个RPC通信建立pipeline

3.客户端先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存,开始往Datanode1上传第一个block,以packet为单位,Datanode1收到一个packet就会传给Datanode2,Datanode2传给Datanode3;Datanode1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

4.当一个block传输完成之后,客户端会通知Namenode存储块完毕,Namenode将元数据同步到内存中

5. Datanode之间pipeline传输文件时,一般按照就近可用原则

a) 首先就近挑选一台机器

b) 优先选择另一个机架上的Datanode

c) 在本机架上再随机挑选一台

HDFS读数据流程

注意:

1. Datanode发送数据,是从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验

2. 客户端以packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件

客户端将要读取的文件路径发送给namenode,namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端,客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件

HDFS HA机制

HA:高可用,通过双Namenode消除单点故障。

双Namenode协调工作的要点:

1. 元数据管理方式需要改变

a) 内存中各自保存一份元数据

b) edits日志只能有一份,只有active状态的Namenode节点可以做写操作

c) 两个Namenode都可以读取edits

d) 共享的edits放在一个共享存储中管理(qjournal和NFS两个主流实现,图中以放在一个共享存储中管理(qjournal和为例)

2. 需要一个状态管理功能模块

a) 实现了一个zk failover,常驻在每一个Namenode所在的节点

b) 每一个zk failover负责监控自己所在Namenode节点,利用zk进行状态标识,当需要进行状态切换时,由zk failover来负责切换,切换时需要防止brain split现象的发生

阅读原文

本文链接:https://my.lmcjl.com/post/3866.html

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