Hadoop安装 与 HDFS体系结构

HDFS结构

HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成的。NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间 (Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的DataNode一般是一个节点运行一个DataNode进程，负责管理它所在节点上的存储。

 

HDFS工作原理和流程

HDFS是一个文件系统，用于存储和管理文件，通过统一的命名空间（类似于本地文件系统的目录树）。HDFS是分布式的系统，服务器集群中各个节点都有自己的角色和职责。理解HDFS，需要注意以下几个概念：

 

1，HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数(

 dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，之前的版本中是64M。

2，HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

3，目录结构及文件分块位置信息(元数据)的管理由namenode节点承担，namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息（blockid及所在的datanode服务器）

4，文件的各个block的存储管理由datanode节点承担，datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication，默认是3）

5，Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量，HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行。

6，HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。需要频繁的RPC交互，写入性能不好。