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Hadoop集群系列9:HDFS初探之旅(1)

2014年07月24日 12:53:12 | 作者:佚名 | 来源: | 查看本文手机版

摘要:本文为Hadoop集群系列第九。HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础篇,今天我们讲讲Hadoop条件下,Eclipse开发环境设置。

标签
Hadoop集群

1、HDFS简介

HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据[注]集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利。

Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口,HDFS只是这个抽象文件系统的一个实例。提供了一个高层的文件系统抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem,这个抽象类展示了一个分布式文件系统,并有几个具体实现,如下表1-1所示。

表1-1 Hadoop的文件系统

文件系统

URI方案

Java实现

(org.apache.hadoop)

定义

Local

file

fs.LocalFileSystem

支持有客户端校验和本地文件系统。带有校验和的本地系统文件在fs.RawLocalFileSystem中实现。

HDFS

hdfs

hdfs.DistributionFileSystem

Hadoop的分布式文件系统。

HFTP

hftp

hdfs.HftpFileSystem

支持通过HTTP方式以只读的方式访问HDFS,distcp经常用在不同的HDFS集群间复制数据。

HSFTP

hsftp

hdfs.HsftpFileSystem

支持通过HTTPS方式以只读的方式访问HDFS。

HAR

har

fs.HarFileSystem

构建在Hadoop文件系统之上,对文件进行归档。Hadoop归档文件主要用来减少NameNode的内存使用。

KFS

kfs

fs.kfs.KosmosFileSystem

Cloudstore(其前身是Kosmos文件系统)文件系统是类似于HDFS和Google的GFS文件系统,使用C 编写。

FTP

ftp

fs.ftp.FtpFileSystem

由FTP服务器支持的文件系统。

S3(本地)

s3n

fs.s3native.NativeS3FileSystem

基于Amazon S3的文件系统。

S3(基于块)

s3 

fs.s3.NativeS3FileSystem

基于Amazon S3的文件系统,以块格式存储解决了S3的5GB文件大小的限制。

Hadoop提供了许多文件系统的接口,用户可以使用URI方案选取合适的文件系统来实现交互。

2、HDFS基础概念

2.1 数据块(block)

HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。

和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。

不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间。

2.2 NameNode和DataNode

HDFS体系结构中有两类节点,一类是NameNode,又叫"元数据节点";另一类是DataNode,又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。

1)元数据节点用来管理文件系统的命名空间

其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。

这些信息也会在硬盘上保存成以下文件:命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log)

其还保存了一个文件包括哪些数据块,分布在哪些数据节点上。然而这些信息并不存储在硬盘上,而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。

2)数据节点是文件系统中真正存储数据的地方。

客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。

其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。

3)从元数据节点(secondary namenode)

从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点,它和元数据节点负责不同的事情。

其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并,以防日志文件过大。这点在下面会相信叙述。

合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份,以防元数据节点失败的时候,可以恢复。

2.3 元数据节点目录结构

VERSION文件是java properties文件,保存了HDFS的版本号。

layoutVersion是一个负整数,保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据结构的格式版本号。

namespaceID是文件系统的唯一标识符,是在文件系统初次格式化时生成的。

cTime此处为0

storageType表示此文件夹中保存的是元数据节点的数据结构。

namespaceID=1232737062

cTime=0

storageType=NAME_NODE

layoutVersion=-18

2.4 数据节点的目录结构

数据节点的VERSION文件格式如下:

namespaceID=1232737062

storageID=DS-1640411682-127.0.1.1-50010-1254997319480

cTime=0

storageType=DATA_NODE

layoutVersion=-18

blk_保存的是HDFS的数据块,其中保存了具体的二进制数据。
blk_.meta保存的是数据块的属性信息:版本信息,类型信息,和checksum
当一个目录中的数据块到达一定数量的时候,则创建子文件夹来保存数据块及数据块属性信息。

2.5 文件系统命名空间映像文件及修改日志

当文件系统客户端(client)进行写操作时,首先把它记录在修改日志中(edit log)

元数据节点在内存中保存了文件系统的元数据信息。在记录了修改日志后,元数据节点则修改内存中的数据结构。

每次的写操作成功之前,修改日志都会同步(sync)到文件系统。

fsimage文件,也即命名空间映像文件,是内存中的元数据在硬盘上的checkpoint,它是一种序列化的格式,并不能够在硬盘上直接修改。

同数据的机制相似,当元数据节点失败时,则最新checkpoint的元数据信息从fsimage加载到内存中,然后逐一重新执行修改日志中的操作。

从元数据节点就是用来帮助元数据节点将内存中的元数据信息checkpoint到硬盘上的

checkpoint的过程如下:

从元数据节点通知元数据节点生成新的日志文件,以后的日志都写到新的日志文件中。

从元数据节点用http get从元数据节点获得fsimage文件及旧的日志文件。

从元数据节点将fsimage文件加载到内存中,并执行日志文件中的操作,然后生成新的fsimage文件。

从元数据节点奖新的fsimage文件用http post传回元数据节点

元数据节点可以将旧的fsimage文件及旧的日志文件,换为新的fsimage文件和新的日志文件(第一步生成的),然后更新fstime文件,写入此次checkpoint的时间。

这样元数据节点中的fsimage文件保存了最新的checkpoint的元数据信息,日志文件也重新开始,不会变的很大了。

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参考资料

1.大数据:(Big Data),研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 ...详情>>

[责任编辑:孙可 sun_ke@cnw.com.cn]