Hdfs的结构
详解Hadoop核心架构HDFS
详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive HDFS的体系架构整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。
NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。
DataNode 管理存储的数据。
HDFS支持文件形式的数据。
从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。
NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。
DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。
NameNode是所有HDFS 元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。
图中涉及三个角色：NameNode、DataNode、Client。
NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。
文件写入：1）Client向NameNode发起文件写入的请求。
2）NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它管理的DataNode 的信息。
3）Client将文件划分为多个block，根据DataNode的地址，按顺序将block写入DataNode块中。
文件读取：1）Client向NameNode发起读取文件的请求。
2）NameNode返回文件存储的DataNode信息。
3）Client读取文件信息。
HDFS原理和体系结构
Secondary NameNode
Secondary NameNode作用 1、对HDFS元数据的冷备份，预防NameNode出现故障丢失数据。 2、解决EditLog增大的问题。
SecondaryNameNode的处理，是将fsimage和edits文 件周期的合并，不会造成NameNode重启时造成长时间不 可访问的情况。
HDFS数据写入流程解析
HDFS数据读取流程解析
HDFS可靠性
• 所有数据块都有副本 • 可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量 • DataNode启动时，遍历本地文件系统，产生一份hdfs数
据块和本地文件的对应关系列表（blockport）汇报给 namenode
HDFS可靠性
HDFS新功能和特性
基于HDFS路由器的联合 • HDFS基于路由器的联合会添加一个RPC路由层，提供多个
HDFS命名空间的联合视图。 • 简化了对现有HDFS客户端的联合集群的访问。
HDFS新功能和特性
支持多个NameNode
• 允许用户运行多个备用NameNode； • 一个NameNode是Active，其它为Standby； • Standby NN会不断与JN同步，保证自己获取最新的
• Namenode根据块报告验证元数据
HDFS可靠性
安全模式
• Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段，安全模式 阶段不会产生数据写；
• 在安全模式阶段Namenode收集各个datanode的报告，当数据 块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的；
• 在一定比例（可设置）的数据块被确定为“安全”后，再过若 干时间，安全模式结束；
大数据架构组件
⼤数据架构组件1.⼤数据架构图谱⽂件系统HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是⼀个分布式⽂件系统。
HDFS是⼀个⾼度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。
HDFS能提供⾼吞吐量的数据访问，⾮常适合⼤规模数据集上的应⽤。
GlusterFS 是⼀个集群的⽂件系统，⽀持PB级的数据量。
GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP⽅式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成⼀个⼤的⽹络化并⾏⽂件系统。
Ceph 是新⼀代开源分布式⽂件系统，主要⽬标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式⽂件系统，提⾼数据的容错性并实现⽆缝的复制。
Lustre 是⼀个⼤规模的、安全可靠的、具备⾼可⽤性的集群⽂件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项⽬主要的⽬的就是开发下⼀代的集群⽂件系统，⽬前可以⽀持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。
Alluxio 前⾝是Tachyon，是以内存为中⼼的分布式⽂件系统，拥有⾼性能和容错能⼒，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的⽂件共享服务。
PVFS 是⼀个⾼性能、开源的并⾏⽂件系统，主要⽤于并⾏计算环境中的应⽤。
PVFS特别为超⼤数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法⽀持。
数据存储MongoDB 是⼀个基于分布式⽂件存储的数据库。
由C++语⾔编写。
旨在为web应⽤提供可扩展的⾼性能数据存储解决⽅案。
介于关系数据库和⾮关系数据库之间的开源产品，是⾮关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。
Redis 是⼀个⾼性能的key-value存储系统，和Memcached类似，它⽀持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合）。
Redis的出现，很⼤程度补偿了memcached这类key/value存储的不⾜，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作⽤。
分布式文件系统HDFSPPT课件
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
2
3.1 分布式文件系统
• 3.1.1 • 3.1.2
计算机集群结构 分布式文件系统的结构
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
3
3.1.1计算机集群结构
•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算 机节点构成计算机集群 •与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目 前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就 大大降低了硬件上的开销
客户端 文件名或数据块号 名称节点
(Client)
(NameNode)
数据块号、数据块位置
写数据 读数据
数据节点 (DataNode)
数据节点 （DataNode）
……
本地Linux文件系统
本地Linux文件系统
机架1
……
备份
数据节点
数据节点
（DataNode）
（DataNode）
……
本地Linux文件系统
Ø名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见）， 如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系 统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这 样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户 端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新。
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.4.3通信协议
• HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多 数据需要通过网络进行传输。 • 所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 • 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连 接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 • 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 • 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC， 而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
一文看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏
⼀⽂看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏【摘要】本⽂介绍了分布式存储的架构类型、分布式理论、不同的分布式⽂件系统和分布式键值系统等，较为系统详尽，可阅读收藏。
【作者】Rock，⽬前担任某国内著名餐饮连锁企业运维负责⼈，从事过数据库、⼤数据和容器集群的⼯作，对DevOps流程和⼯具⽅⾯有⽐较深刻的理解。
⼀、集中存储结构说到分布式存储，我们先来看⼀下传统的存储是怎么个样⼦。
传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在⼀个系统中的，但集中式存储并不是⼀个单独的设备，是集中在⼀套系统当中的多个设备，⽐如下图中的 EMC 存储就需要⼏个机柜来存放。
在这个存储系统中包含很多组件，除了核⼼的机头（控制器）、磁盘阵列（ JBOD ）和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。
结构中包含⼀个机头，这个是存储系统中最为核⼼的部件。
通常在机头中有包含两个控制器，互为备⽤，避免硬件故障导致整个存储系统的不可⽤。
机头中通常包含前端端⼝和后端端⼝，前端端⼝⽤户为服务器提供存储服务，⽽后端端⼝⽤于扩充存储系统的容量。
通过后端端⼝机头可以连接更多的存储设备，从⽽形成⼀个⾮常⼤的存储资源池。
在整个结构中，机头中是整个存储系统的核⼼部件，整个存储系统的⾼级功能都在其中实现。
控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为 LUN 提供给服务器使⽤。
这⾥的 LUN 其实就是在服务器上看到的磁盘。
当然，⼀些集中式存储本⾝也是⽂件服务器，可以提供共享⽂件服务。
⽆论如何，从上⾯我们可以看出集中式存储最⼤的特点是有⼀个统⼀的⼊⼝，所有数据都要经过这个⼊⼝，这个⼊⼝就是存储系统的机头。
这也就是集中式存储区别于分布式存储最显著的特点。
如下图所⽰：⼆、分布式存储分布式存储最早是由⾕歌提出的，其⽬的是通过廉价的服务器来提供使⽤与⼤规模，⾼并发场景下的 Web 访问问题。
它采⽤可扩展的系统结构，利⽤多台存储服务器分担存储负荷，利⽤位置服务器定位存储信息，它不但提⾼了系统的可靠性、可⽤性和存取效率，还易于扩展。
大数据_hadoop_分布式文件系统
2.HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目 的核心子项目，是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。 注：HDFS只是Hadoop抽象文件系统的一个实例，还包括本地 文件系统、HFTP、S3等。
一、Hadoop文件系统
1.Hadoop文件系统
二、HDFS简介
1.HDFS
HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开 发的，它可以运行于廉价的商用服务器上。
2.HDFS的主要特点：
（1）处理超大文件 实际应用中，HDFS已经用来存储PB级的数据了。 （2）流式的访问数据 运行在HDFS上的应用程序必须流式地访问他们的数据集。 HDFS的设计适合批量处理，而不是用户交互式的。重点是数 据吞吐量（通常分析任务都会涉及数据集的大部分数据不适合低延迟数据访问
HDFS是为了处理大型数据集分析任务，主要是为了达到 高的数据吞吐量而设计的，这就要求可能以高延迟为代价。 注：对于低延迟的访问需求，HBase是更好地选择。
（2）无法高效存储大量小文件 Hadoop中由namenode负责将文件系统中的元数据存储在 内存中，因此文件系统存储的文件总数受限于namenode的内 存容量。当存储大量的小文件时，会大大增加namenode的工 作压力，检索处理元数据所需的时间就会很长。
四、HDFS的基本操作
1.HDFS命令行操作
可以通过命令行接口和HDFS进行交互。
（1）下面以单机上运行Hadoop、执行单机伪分布为 例：
在单机伪分布中需要修改两个配置属性： ① 修改属性： 令 =hdfs://localhost/ 注：hadoop默认使用HDFS文件系统；在本机localhost运行 HDFS，其端口默认采用8020.
hdfs的常见数据格式
hdfs的常见数据格式
hdfs的常见数据格式主要包括以下几种：
1.SequenceFile：以二进制键值对的形式存储数据，支持三种记录存储方式：无压缩、记录级压缩、块级压缩。
它是Hadoop提供的一个行存储结构，为小文件提供的一种容器，将小文件包装起来形成一个SequenceFile类。
2.Avro：将数据定义和数据一起存储在一条消息中，其中数据定义以JSON格式存储，数据以二进制格式存储。
Avro标记用于将大型数据集分割成适合MapReduce处理的子集。
3.RCFile：以列格式保存每个行组数据。
它不是存储第一行然后是第二行，而是存储所有行上的第1列，然后是所有行上的第2列，以此类推。
4.Parquet：Hadoop的一种列存储格式，提供了高效的编码和压缩方案。
此外，hdfs文件存储格式分为两大类：行存储和列存储。
行存储将一整行存储在一起，是一种连续的存储方式，例如SequenceFile、MapFile等。
列存储会把文件切割成若干列，每一列存储在一起，需要哪一列就读取哪一列，不需要的不用读取，例如Parquet、ORCfile、RCfile等。
列存储不适合流式写入，写入失败当前文件无法恢复因此flume采用行存储，列存储由于每一列中的数据类型相同所以可以根据数据类型选择适合的编码和压缩格式。
HDFS体系架构汉化文档
介绍Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种旨在在商品硬件上运行的分布式文件系统。
它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。
但是，与其他分布式文件系统的区别很明显。
HDFS具有高度的容错能力，旨在部署在低成本硬件上。
HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，并且适用于具有大数据集的应用程序。
HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。
HDFS最初是作为Apache Nutch Web搜索引擎项目的基础结构而构建的。
HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
项目URL是/。
NameNode和DataNodesHDFS具有主/从体系结构。
HDFS群集由单个NameNode和管理文件系统名称空间并控制客户端对文件的访问的主服务器组成。
此外，还有许多数据节点，通常是集群中每个节点一个，用于管理与它们所运行的节点相连的存储。
HDFS公开了文件系统名称空间，并允许用户数据存储在文件中。
在内部，文件被分成一个或多个块，这些块存储在一组DataNode中。
NameNode执行文件系统名称空间操作，例如打开，关闭和重命名文件和目录。
它还确定块到DataNode的映射。
数据节点负责处理来自文件系统客户端的读写请求。
DataNode还根据NameNode的指令执行块创建，删除和复制。
NameNode和DataNode是为在普通机器上运行而设计的软件。
这些机器通常运行GNU/Linux操作系统(OS)。
HDFS是使用Java语言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode软件。
使用高度可移植的Java语言意味着HDFS可以部署在各种机器上。
一个典型的部署有一个专用的机器，它只运行NameNode软件。
集群中的其他每台机器都运行DataNode软件的一个实例。
该体系结构不排除在同一台机器上运行多个datanode，但在实际部署中很少会出现这种情况。
集群中单个NameNode的存在极大地简化了系统的体系结构。
HDFS的架构及原理
HDFS的架构及原理 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop核⼼组成之⼀，是分布式计算中数据存储管理的基础，被设计成适合运⾏在通⽤硬件上的分布式⽂件系统。
HDFS架构中有两类节点，⼀类是NameNode，⼜叫“元数据节点”，另⼀类是DataNode，⼜叫“数据节点”，分别执⾏Master和Worker的具体任务。
HDFS是⼀个(Master/Slave)体系结构，“⼀次写⼊，多次读取”。
HDFS的设计思想：分⽽治之—将⼤⽂件、⼤批量⽂件分布式存放在⼤量独⽴的机器上。
⼀、HDFS的优缺点优点： 1、⾼容错性。
数据保存多个副本，通过增加副本的形式提⾼容错性，某个副本丢失后，它可以通过其它副本⾃动恢复。
2、适合⼤批量数据处理。
处理达到GB、TB，甚⾄PB级别的数据，处理百万规模以上的⽂件数量，处理10K节点的规模。
3、流式⽂件访问。
⼀次写⼊多次读取，⽂件⼀旦写⼊不能修改，只能追加，保证数据⼀致性。
4、可构建在廉价机器上。
通过多副本机制提⾼可靠性，提供容错和恢复机制。
缺点(不适⽤HDFS的场景)： 1、低延时数据访问。
做不到毫秒级存储数据，但是适合⾼吞吐率(某⼀时间内写⼊⼤量的数据)的场景。
2、⼩⽂件存储。
存储⼤量⼩⽂件会占⽤NameNode⼤量的内存来存储⽂件、⽬录和块信息。
3、并发写⼊、随机读写。
⼀个⽂件不允许多个线程同时写，仅⽀持数据追加，不⽀持⽂件的随机修改。
⼆、HDFS存储架构数据存储架构图：HDFS采⽤Master/Slave的架构存储数据，由HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode四部分组成。
Client：客户端 1、⽂件切分。
⽂件上传HDFS时，Client按照Block⼤⼩切分⽂件，然后进⾏存储 2、与NameNode交互，获取⽂件位置信息 3、与DataNode交互，读取或写⼊数据 4、Client提供⼀些命令管理和访问HDFSNameNode：Master(管理者) 1、管理HDFS的名称空间 2、管理数据块(Block)映射信息 3、配置副本策略 4、处理客户端读写请求DataNode：Slave(NN下达命令执⾏实际的操作) 1、存储实际的数据块 2、执⾏数据块的读/写操作Secondary NameNode：并⾮NameNode的热备，当NN停⽌服务时，它并不能马上替换NN并提供服务 1、辅助NN，分担其⼯作量 2、定期合并fsimage和fsedits，并推送给NN 3、在紧急情况下，可辅助恢复NN三、HDFS数据读写⽂件读取步骤： 1、⾸先调⽤FileSystem的open⽅法获取⼀个DistributedFileSystem实例。
HDFS简介
HDFS简介作为Hadoop的核心技术之一，HDFS（Hadoop distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是分布式计算中数据存储管理的基础。
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，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。
HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。
HDFS 是Apache Hadoop Core项目的一部分。
前提和设计目标硬件错误硬件错误是常态而不是异常。
HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。
我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。
因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。
流式数据访问HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。
比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。
POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。
为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。
大规模数据集HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。
因此，HDFS被调节以支持大文件存储。
它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。
一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
简单的一致性模型HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。
一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。
这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。
Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。
“移动计算比移动数据更划算”一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。
hdfs基本知识的总结
hdfs基本知识的总结
HDFS是一种分布式文件系统，它可以在大规模的集群中存储和管理大文件。
以下是HDFS基本知识的总结：
1. HDFS的工作原理：HDFS将大文件分成多个块，并存储在不同的节点上，这些节点组成了一个集群。
HDFS使用主节点和工作节点协同工作，主节点负责管理文件系统的命名空间和块的复制，而工作节点负责存储和管理数据块。
2. HDFS的文件访问方式：HDFS支持顺序读写和随机读写。
顺序读写是指一次读或写整个文件，而随机读写是指读或写文件的特定区域。
3. HDFS的块大小：HDFS的块大小通常为128MB，这是因为HDFS 旨在处理大文件，而较大的块大小可以提高文件的处理效率。
4. HDFS的数据复制：HDFS将数据块复制到不同的节点上，以实现数据的冗余备份和高可用性。
默认情况下，HDFS会将每个数据块复制到3个节点上。
5. HDFS的目录结构：HDFS的目录结构类似于传统文件系统的目录结构，但是在HDFS中，每个目录都可以包含子目录和文件，并且可以通过命名空间进行管理。
6. HDFS的命令行工具：HDFS提供了一些命令行工具，例如hdfs dfs和hadoop fs，可以用于查看和管理HDFS中的文件和目录。
总之，HDFS是一种很有用的分布式文件系统，可以用于存储和管理大规模的数据。
熟悉HDFS的基本知识将有助于更好地使用它。
第6章 HDFS和Common概论
01
第6章
HDFS和Common概论
导学
了解 • Common的功能和主要工具
包； • 基于HDFS的医学影像存储系
统。
掌握 • HDFS的相关概念及特征； • HDFS的体系结构和工作原理。
6.1
HDFS简介
HDFS（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是 Hadoop架构下的分布式文件系统。HDFS是Hadoop的一个核心模块， 负责分布式存储和管理数据。
特点：具有高容错性、高吞吐量等优点，并提供了多种访问模式。 HDFS能做到对上层用户的绝对透明，使用者不需要了解内部结构就能 得到HDFS 提供的服务。并且，HDFS 提供了一系列的API，可以让开发 者和研究人员快速编写基于HDFS 的应用。
6.1.1
HDFS概念及特征
由于HDFS分布式文件系统概念相对复杂，对其相关概念介绍如下：
区域医学影像系统功能结构图
6.3
HDFS在医学领域的应用
系统上方是各个医疗机构通过该系统实现数据存取功能，远程影像阅览功能等。以远程影像会诊为例其具体 流程如下图所示。
远程影像会诊流程
小结
作为Hadoop最重要的组成模块，HDFS和Common在大数据处理过程中 作用巨大。简单地说，在Hadoop平台下，HDFS负责存储，Common负 责提供Hadoop各个模块常用的工具程序包。本章重点讲解了HDFS的相关 概念及特征、体系结构、工作原理，介绍了Common的相关知识，以及 HDFS在医学领域的应用。通过本章的学习，将会了解HDFS和Common的 理论基础。
6.3
HDFS在医学领域的应用
作为Hadoop的核心存储体系HDFS，既可以满足当下各种互联网大数据处理公司的大数据存储特性也可以满 足医
hdfs分布式存储数据的原理
hdfs分布式存储数据的原理Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是Hadoop生态系统的核心组件之一，用于在大规模集群上存储和处理大量数据。
它的设计目标是基于可靠性、容错性和高吞吐量来应对处理海量数据的需求。
HDFS的原理如下：1.分布式存储：HDFS将文件划分为一个或多个数据块，并将这些块分布在集群中的不同节点上。
这样做的好处是可以并行读写和处理数据，提高整个系统的吞吐量。
2.冗余备份：为了增加数据的可靠性和容错性，HDFS会将每个数据块的多个副本分布在不同的节点上。
默认情况下，每个数据块会有三个副本，其中一个存储在本地节点，另外两个存储在不同节点上。
这样，即使某个节点发生故障，系统仍然可以继续对数据进行处理。
3. 主从结构：HDFS采用主从结构，其中有一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理整个文件系统的元数据，包括文件和文件块的位置信息。
从节点负责存储数据块，并按主节点的指示进行数据读写操作。
4.块的定位：HDFS采用了基于网络拓扑的副本放置策略来决定数据块的位置。
主节点会根据数据节点的负载、可靠性和网络距离等因素来选择最佳的副本放置位置。
这样可以减少数据访问的延迟，并提供更好的可用性。
总结起来，HDFS通过将数据划分为数据块，并将这些块分布在集群中的多个节点上，实现了数据的高可用、高吞吐量的分布式存储。
通过冗余备份和主节点的管理，HDFS可以容忍节点故障，并提供高可靠性和容错性。
同时，HDFS通过网络拓扑和定期同步等策略，优化了数据访问的性能和延迟。
HDFS常见知识点总结
HDFS常见知识点总结⼀、主从结构：在⼀个集群中，会有部分节点充当主服务器的⾓⾊，其他服务器都是从服务器的⾓⾊，当前这种架构模式叫做主从结构。
主从结构分类：1、⼀主多从2、多主多从Hadoop中的HDFS和YARN都是主从结构，主从结构中的主节点和从节点有多重概念⽅式：1、主节点 从节点2、master slave3、管理者 ⼯作者4、leader followerHadoop集群中各个⾓⾊的名称：服务主节点从节点HDFS NameNode DataNodeYARN ResourceManager NodeManager⼆、单点故障1、如果说宕机的那个节点是从节点，那么整个集群能够继续运⾏，并且对外提供正常的服务。
2、如果说宕机的那个节点是主节点，那么整个集群就处于宕机状态。
通⽤的解决⽅案：⾼可⽤概念：当正在对外提供服务器的主从节点宕机，那么备⽤的主节点⽴马上位对外提供服务。
⽆缝的瞬时切换。
1）启动⼀个拥有⽂件系统元数据的新NameNode（这个⼀般不采⽤，因为复制元数据⾮常耗时间）2）配置⼀对活动-备⽤（Active-Sandby）NameNode，活动NameNode失效时，备⽤NameNode⽴即接管，⽤户不会有明显中断感觉。
共享编辑⽇志⽂件（借助NFS、zookeeper等） DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息 客户端采⽤特定机制处理 NameNode失效问题，该机制对⽤户透明皇帝驾崩，太⼦继位。
三、集群的模式1.单机模式表⽰所有的分布式系统都是单机的。
2.为分布式模式表⽰集群中的所有⾓⾊都分配给了⼀个节点。
表⽰整个集群被安装在了只有⼀个节点的集群中的。
主要⽤于做快速使⽤，去模拟分布式的效果。
3.分布式模式表⽰集群中的节点会被分配成很多种⾓⾊，分散在整个集群中。
主要⽤于学习测试等等⼀些场景中。
4.⾼可⽤模式表⽰整个集群中的主节点会有多个注意区分：能够对外提供服务的主节点还是只有⼀个。
hdfs 创建路径
hdfs 创建路径摘要：1.HDFS 简介2.HDFS 的目录结构3.HDFS 的创建路径方法4.HDFS 创建路径的例子5.总结正文：HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）是一个分布式文件系统，被设计用来存储大规模数据集，并能够提供高可靠性、高可用性和高性能。
它是Hadoop 框架的重要组成部分，可以与Hadoop MapReduce 一起使用，以处理海量数据。
HDFS 采用一种主从（NameNode 和DataNode）架构，其目录结构与传统的文件系统相似，采用“/”作为路径分隔符。
HDFS 支持创建目录和文件，目录的创建需要在HDFS 上执行相应的操作。
在HDFS 中创建路径有多种方式，下面将介绍两种常用的方法。
方法一：使用hdfs dfs -mkdir 命令```hdfs dfs -mkdir /path/to/create```这个命令将在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create”的目录。
如果在创建目录时指定多个路径参数，那么这些路径将被连接成一个目录。
例如：```hdfs dfs -mkdir /path/to/create1 /path/to/create2```上述命令将在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create1/path/to/create2”的目录。
方法二：使用hadoop fs -mkdir 命令```hadoop fs -mkdir /path/to/create```这个命令与hdfs dfs -mkdir 命令具有相同的功能，也是在HDFS 上创建一个名为“/path/to/create”的目录。
下面是一个使用hdfs dfs -mkdir 命令创建路径的例子：```hdfs dfs -mkdir /example_directory```这个命令将在HDFS 上创建一个名为“/example_directory”的目录。
hdfs基本知识的总结
hdfs基本知识的总结HDFS是Hadoop Distributed File System的简称。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop集群体系结构的一部分，它是一个由Apache Hadoop项目管理的文件存储系统。
HDFS是运行在普通硬件上的，具有高容错性、高吞吐量和可扩展性的分布式文件系统。
HDFS可以跨平台支持，包括Linux、Windows等系统。
HDFS是面向海量数据集的，支持上千个节点和文件规模的超长尺寸的文件存储和处理。
对于大规模数据的处理，HDFS是理想的选择，它可以处理Petrabytes、Yottabytes的数据量。
这个存储能力对于基础设施的开发者的重要性不言而喻，这样可以储存所有数据并免去数据丢失的风险。
HDFS的核心思想：将数据（文件）分片，将分片的数据分散存储在不同的分布式节点，提高数据处理速度和存储能力。
这种分布式存储的方式，使得HDFS具有以下优势：1.高容错性一个节点的损坏并不会导致数据的单点故障或数据丢失。
如果一个节点崩溃，HDFS可以自动将数据从失败节点迁移到可用节点。
2.高可靠性HDFS存储文件和其它数据是采用分布式复制的机制。
与普通的文件存储系统不同的是，HDFS可以多次复制同一份数据到不同的节点，可以在部分节点发生故障时保证数据的可用性。
3.高吞吐量与传统存储系统相比，HDFS具有更高的数据处理效率。
一方面，因为HDFS是为处理大文件设计的，因此其读写操作的效率高；另一方面，HDFS支持多个数据流同步传输，从而进一步提高了其处理效率。
4.易于管理HDFS是一个自我管理的系统，可以自动处理数据冗余、容错和数据转移等问题。
HDFS 可以自动将数据复制到多个节点上以实现容错，避免因单个节点故障而造成数据损失或系统瘫痪。
此外，HDFS提供了简单而强大的Shell命令和图形用户界面，使得对文件系统进行管理变得更加容易。
HDFS的架构由NameNode和DataNode两种节点构成。
hdfs的存储原理
hdfs的存储原理
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它的存储原理是把大文件分割成多个小块，然后将这些小块散布在集群的多个节点上，这种存储方式非常有利于对海量数据的分布式存储、访问和处理。
HDFS有两种数据存储结构：一种是HDFS的文件系统，也是基本的存储结构，它的结构是把大文件分割成多个小块，然后这些小块散布在集群的多个节点上。
另一种是HDFS的目录结构，它的结构是把文件系统存储在文件系统的根目录下，然后对文件系统进行分列，便于进行管理。
当HDFS对大文件进行存储的时候，它会把大文件分割成多个块，将这些块散布到集群的不同节点上，相应的，每个节点负责管理他负责的块。
而用户读取或者操作文件时，HDFS会把用户需要的块从对应的节点上以、读取的方式传输到用户或其它传输节点上，从而实现数据的存取。
HDFS的存储原理非常安全，它可以保证用户数据的有效性，它还能够保证集群的容错性，通过将大文件分割成不同的块，并且散布在集群的不同节点上，即使出现某个节点故障，也可以从其它节点获取相关数据，从而保障数据的可用性。
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hdfs 创建路径
hdfs 创建路径随着大数据技术的发展，分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）越来越受到关注。
HDFS具有高可靠性、高可用性和高性能的特点，适用于存储海量数据。
本文将介绍如何创建HDFS路径，以及相关注意事项。
一、HDFS简介HDFS是Hadoop生态系统的重要组成部分，它采用主从架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。
NameNode负责管理文件系统的命名空间和元数据，而DataNode则负责存储实际的数据块。
HDFS的路径采用层次结构，类似于Linux的目录结构。
二、创建HDFS路径的方法1.命名空间规划：在创建HDFS路径之前，首先要对命名空间进行规划。
合理的命名空间规划有助于提高数据管理的效率。
2.创建目录：在NameNode上创建目录，相当于Linux中的mkdir命令。
例如，创建一个名为“my_directory”的目录，可以使用以下命令：```hdfs dfs -mkdir /my_directory```3.上传数据：创建路径后，可以将数据上传到HDFS。
使用`hdfs dfs -put`命令将本地文件上传到HDFS目录：```hdfs dfs -put local_file /my_directory/```4.重命名和删除目录：若需要调整目录结构，可以使用`hdfs dfs -rename`命令重命名目录，使用`hdfs dfs -rm`命令删除目录。
三、常见问题及解决办法1.权限问题：在使用HDFS时，可能遇到权限不足的问题。
可以通过`hdfs dfs -chmod`命令修改目录权限：```hdfs dfs -chmod 755 /my_directory```2.客户端问题：有时在客户端操作HDFS时，会出现“No such file or directory”的错误。
这可能是因为客户端没有正确连接到NameNode，请检查客户端配置并进行重新连接。
HDFS体系结构及存储原理
HDFS体系结构及存储原理 ⾸先要了解的是，HDFS采⽤的是主从架构，即⼀个主节点（名称节点），多个从节点（数据节点），主节点起到管家作⽤，负责提供数据⽬录服务，从节点都是数据节点负责数据存储。
我们都知道⽂件系统中都是有命名空间的概念的，HDFS也不例外，它的命名空间只有⼀个，⾥⾯包含了⽬录、⽂件、块，它的使⽤和传统的⽂件体系是⼀样的，我们访问HDFS⽂件系统，也和传统的访问⽅式⼀样通过 / + ⽬录名称访问。
提到访问数据，就必须知道HDFS的通信协议。
所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP的基础之上，⽽且不同组件之间，通信协议会有些差别，⽐如，客户端向名称节点发起的TCP连接，是使⽤客户端的协议和名称节点进⾏交互。
⽽整个集群中名称节点和数据节点之间的交互是使⽤专门的的数据节点协议进⾏交互的，另外经常涉及到客户端读取数据，就需要客户端和数据节点进⾏交互，它通过远程调⽤RPC 来实现。
整个HDFS客户端实际上就是⼀个库，它向外界暴露HDFS⽂件系统的接⼝⽽且还隐藏了后台实现的复杂性，整个操作除了可以通过JAVA API实现，也可以直接通过shell命令实现。
对于分布式⽂件系统中经常遇到的⼏个问题，HDFS给出了如下解决⽅案： （1）冗余数据保存的问题：数据以块为单位，每个块都被冗余保存，⼀般⼀个数据块被默认保存为三份。
这种设计⽅式的好处： 1）加快数据传输速度（若多个客户端同时访问，可保证去访问冗余块即并⾏操作）； 2）很容易检查数据错误（即通过检查冗余块对⽐数据检查错误）； 3）保证数据可靠性（若某机器坏掉仍保证数据可⽤，且在HDFS中，若副本量低于预设值，系统会⾃动复制副本达到预设值） （2）数据保存策略问题：第⼀个块来了之后，保存三个副本，第⼀个副本放在上传⽂件的数据节点上（若发送请求不再集群内部，则会随机挑选⼀台磁盘不太满，CPU⼜不太忙的节点，将第⼀个副本放在上⾯），第⼆个副本会放在和第⼀个副本不同机架的节点上，第三个副本放在第⼀个副本相同的机架节点上。
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目录 （iNode） 逻辑结构
目录 （iNode） 逻辑结构 (Block)
(连续型、链表型、索引型)
物理结构 （盘块号、柱面号、磁道号）
物理结构
（DataNodeId）
Linux操作系统
HDFS
目录树管理 数据块管理 DataNode管理 租约管理 缓存管理 NameSystem Namenode HA
aditionalField Reference
Directory
File
WithName
DstReference
WithCount//快 照abcxyz
快 照
abc
xyz
s0
foo
s0
With name
Dst With count
foo
Block一般会进行两份备份，一份在同机架的数据 节点上，一份在远程机架的数据节点上 BlockInfo里有一个数组Object[] triplets负责存储 该块所在的数据节点和其描述信息 BlockMap类储存了所有的block的信息： Volatile Gset< Block , BlockInfo > Block Replica是块副本 BlockManager类是操作数据块的 BlockInfo 方法增删改查
BlockUndederConstruction
DatanodeStorageInfo中的blockList储存了块副 本头结点的信息，是个双向链表 Datanode的主键是storageId DatanodeManager负责节点的事务维护记录了所 有在namenode上注册的Datanode Datanode和namenode的通信一 DataNodeId 共分四步： （1）握手 （2）注册 DataNodeInfo （3）数据块上报 （4）心跳机制 DataNodeDescriptor
因为HDFS是不允许并行写入的，所以系统提供了 租约机制，其实就是一个令牌，有租约（令牌）的 人有写的权限 租约通过LeaseManager管理
每个datanode里有缓存，被namenode集中的管 理使用CacheManager类
将三层的操作融合在一起形成的对外API 提供操作：文件读，文件写，文件写加
●InodeReference用来支持快照功能，建立了一种类似软 连接的东西 ● file类中存放了一个文件和数据块的关联，是一个数据 块类型的数组BlockInfo[] blocks； ● Fsimage是一个持久化的目录结构和源文件结构 ● Fslogedit是一个内存中的操作日志,使用transactionId 机制 Inode