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Hadoop核心之分布式文件系统HDFS

　　Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop的核心模块之一，它主要解决Hadoop的大数据存储问题，其思想来源与Google的文件系统GFS。HDFS的主要特点：

• 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
• 运行在廉价的机器上。
• 适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

　　HDFS中的两个重要角色：

　　[Namenode]

　　1）管理文件系统的命名空间。

　　2）记录 每个文件数据快在各个Datanode上的位置和副本信息。

　　3）协调客户端对文件的访问。

　　4）记录命名空间内的改动或者空间本省属性的改动。

　　5）Namenode 使用事务日志记录HDFS元数据的变化。使用映像文件存储文件系统的命名空间，包括文件映射，文件属性等。

　　从社会学来看，Namenode是HDFS里面的管理者，发挥者管理、协调、操控的作用。

　　[Datanode]

　　1）负责所在物理节点的存储管理。

　　2）一次写入，多次读取（不修改）。

　　3）文件由数据库组成，一般情况下，数据块的大小为64MB。

　　4）数据尽量散步到各个节点。

　　从社会学的角度来看，Datanode是HDFS的工作者，发挥按着Namenode的命令干活，并且把干活的进展和问题反馈到Namenode的作用。

　　客户端如何访问HDFS中一个文件呢？具体流程如下:

　　1）首先从Namenode获得组成这个文件的数据块位置列表。

　　2）接下来根据位置列表知道存储数据块的Datanode。

　　3）最后访问Datanode获取数据。

　　注意：Namenode并不参与数据实际传输。

　　数据存储系统，数据存储的可靠性至关重要。HDFS是如何保证其可靠性呢？它主要采用如下机理:

　　1）冗余副本策略，即所有数据都有副本，副本的数目可以在hdfs-site.xml中设置相应的复制因子。

　　2）机架策略，即HDFS的“机架感知”，一般在本机架存放一个副本，在其它机架再存放别的副本，这样可以防止机架失效时丢失数据，也可以提供带宽利用率。

　　3）心跳机制，即Namenode周期性从Datanode接受心跳信号和快报告，没有按时发送心跳的Datanode会被标记为宕机，不会再给任何I/O请求，若是Datanode失效造成副本数量下降，并且低于预先设置的阈值，Namenode会检测出这些数据块，并在合适的时机进行重新复制。

　　4）安全模式，Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段。

　　5）校验和，客户端获取数据通过检查校验和，发现数据块是否损坏，从而确定是否要读取副本。

　　6）回收站，删除文件，会先到回收站/trash，其里面文件可以快速回复。

　　7）元数据保护，映像文件和事务日志是Namenode的核心数据，可以配置为拥有多个副本。

　　8）快照，支持存储某个时间点的映像，需要时可以使数据重返这个时间点的状态。

　　如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

　　NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；

　　SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

　　DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。

　　热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

　　冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。

　　fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）

　　edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

　　namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

　　SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

　　有关HDFS详细的写操作和读操作请见：老魏的博客。

　　有关HDFS的优缺点介绍请见：虾皮工作室。　

　　有一个关于HDFS工作原理的漫画版本，请见这里：HDFS漫画详解。