HDFS简介

HDFS设计（Architecture）

1. 简介

1. HDFS具有高容错性，设计用于低成本的硬件设备
2. 迅速发现错误，自动恢复是hdfs的核心设计目标
3. 擅长批处理数据而不是数据的低延时获取
4. 一次写入，多次读取；一个文件在创建后只能进行追加和截断操作而不能被更改；这一理念非常适用于MapReduce程序和网络爬虫

2.NameNode and DataNodes

2.1 NameNode

1. 一个集群仅有一个，管理文件系统名称空间以及用户对文件的权限
2. 决定了块与datanode的映射关系
3. 通常情况下，一个集群中专门有一个节点来运行NameNode，而不再运行其他服务
4. 储存所有hdfs的元数据（数据的相关信息）

2.2 DataNode：

1. 通常集群中的每个节点（服务器）拥有一个，管理本节点上的数据
2. 一个文件通常被切成多个块（block），存储在一系列DataNode中
3. 负责响应用户对文件的读写请求
4. 根据NameNode指示，完成块的创建、删除和备份
5. 不储存任何HDFS文件的信息，只在本地存储数据真实信息

3. Data Replication

1. 每个文件单独配置块大小和备份数量
2. 一个文件的所有块（除去最后一个块）是相同大小
3. NameNode周期性的接受来自集群中所有DataNodes的心跳（HeartBeat）和一个块报告（Blockreport）；心跳表示DataNode正在正常工作，而块报告包含一个DataNode中的所有块

4. Replica Placement（副本放置）

1. 大型HDFS实例运行在一个集群中的多个机架上，而在不同机架的两个节点沟通需要通过交换机（not good)
2. 采用心跳感知机制

4.1 机架感知机制

原因：为了平衡数据的可靠性和写操作的花费

方法：默认副本数为3；

1. 第一个副本在Client所处的节点上，若客户端在集群外，随机选一个；
2. 第二个副本在另一个机架的随机一个节点
3. 第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点

注：NameNode不允许DataNode有两个相同的块，所以最大副本数量可根据DataNode数量决定。

5. 文件系统元数据的持久性

5.1 EditLog

存储对一每一个文件系统元数据做出的改变

5.2 FsImage

整个文件系统名称空间，包括块与文件的映射，文件系统属性

5.3 Checkpoint

背景：若每对文件做一次更改就写入到磁盘的FsImage中，会占用大量资源

解决方法：

启动时，从EditLog和FsImage中将名称空间与块映射读取到内存，将来自EditLog的所有事务写入到FsImage在内存中的代表，然后一起写入到磁盘上新的FsImage中，然后就可以截断老的EditLog。这个过程就称为检查点。

检查点在指定时间间隔或指定数量事务后触发。

6. 网络协议

1. 所有HDFS协议建立在TCP/IP协议之上
2. 客户通过配置好的tcp端口同NameNode通信
3. Client通过ClientProtocol协议与NameNode通信，DataNode通过DataNode协议与NameNode通信
4. RPC抽象包装了Client协议和DataNode协议
5. NameNode从不初始化RPC，只接受来自DataNode和client的RPC请求

7. 健壮性

7.1 DataNode挂了

心跳机制告诉了namenode，namenode跟踪哪些块需要被再拷贝然后开始行动。

7.2 硬件挂了（来自DataNode的数据不完整）

客户端程序实现了checksum机制，当创建Hdfs文件时，会计算checksum，并存储在相同的Hdfs名称空间（就是Hdfs的同一个文件夹下），据此获得完整数据

7.3 硬件挂了（元数据没了）

高可用性（HA) ，启用多个NameNode

面试重点，我还没学到??

后面的感觉不太重要，详情可参看官网