谷歌文件系统GFS
gfs名词解释
gfs名词解释
GFS指Google文件系统(Google File System),是由Google
开发的一个分布式文件系统,旨在为大规模数据密集型应用程序提供高性能、可扩展和可靠的存储解决方案。
以下是GFS的几个重要概念: 1. Master节点:GFS中的Master节点是整个系统的控制中心,负责对元数据进行管理和协调数据访问请求。
2. Chunk节点:GFS中的Chunk节点是存储实际数据的地方,它们保存多个数据块的备份副本。
3. Chunk大小:GFS将文件划分成固定大小的数据块(通常为64MB),以便更好地适应大型数据集和高并发访问需求。
4. 快照:GFS支持快照功能,可以以只读方式获取历史版本的文件或目录状态。
5. 冗余备份:GFS将每个数据块复制到多个Chunk节点上,以确保数据的可靠性和可用性。
6. 数据流传输:GFS采用数据流传输技术,通过优化数据传输来提高性能和效率。
总之,GFS是一种高性能、可扩展和可靠的分布式文件系统,具有很强的容错能力和快速访问数据的能力,广泛应用于云计算、科学研究和大规模数据处理等领域。
08-谷歌文件系统GFS
GFS的作用
存储BigTable的子表文件 为第三方应用提供大尺寸文件存储功能 文件读操作流程
API与Master通信,获取文件元信息 根据指定的读取位置和读取长度,API发起并发操作,分 别从若干ChunkServer上读取数据 API组装所得数据,返回结果
BigTable的作用
GFS的体系结构
块位置信息 Master并不为块服务器的所有块的副本保存一 个不变的记录。 Master在启动时或者在有新的client加入这个簇 时通过简单的查询获取这些信息。 Master可以保持这些信息的更新,因为它控制所有 块的放置并通过心跳消息(heartbeat)来监控。
GFS的体系结构
内存数据结构
master的操作很快,所以master可以轻易而且高效地定 期在后台扫描它的整个状态。
块垃圾收集。 为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移。 块服务器出现故障时的副本复制。
整个系统的容量受限于一个块大小采用64KB,元数据量将增加1000倍。 若要支持更大的文件系统,那么增加一些内存的方法对 于我们将元数据保存在内存中所获得的简单性、可靠性、 高性能和灵活性来说,只是一个很小的代价。
Google服务器猜想
不论何时,不论何地,也不论你搜索多么冷 门的词汇,只要你的电脑连接互联网,只要 你轻轻点击“google搜索”,那么这一切相 关内容google都会在1秒钟之内全部搞定, 这甚至比你查询“我的文档”都要快捷。 这也就是为什么Google创业12年,市值超 过2000亿美元的原因。 有人可能认为Google拥有几台“蓝色基因” 那样的超级计算机来处理各种数据和搜索, 事实是怎样的呢?
Google文件系统GFS
Google文件系统GFSGoogle文件系统(Google File System,GFS)是一个大型的分布式文件系统。
它为Google云计算提供海量存储,并且与Chubby、MapReduce 以及Bigtable等技术结合十分紧密,处于所有核心技术的底层。
由于GFS并不是一个开源的系统,我们仅仅能从Google公布的技术文档来获得一点了解,而无法进行深入的研究。
文献[1]是Google公布的关于GFS的最为详尽的技术文档,它从GFS产生的背景、特点、系统框架、性能测试等方面进行了详细的阐述。
当前主流分布式文件系统有RedHat的GFS[3](Global File System)、IBM的GPFS[4]、Sun的Lustre[5]等。
这些系统通常用于高性能计算或大型数据中心,对硬件设施条件要求较高。
以Lustre文件系统为例,它只对元数据管理器MDS提供容错解决方案,而对于具体的数据存储节点OST来说,则依赖其自身来解决容错的问题。
例如,Lustre推荐OST节点采用RAID技术或SAN存储区域网来容错,但由于Lustre自身不能提供数据存储的容错,一旦OST发生故障就无法恢复,因此对OST的稳定性就提出了相当高的要求,从而大大增加了存储的成本,而且成本会随着规模的扩大线性增长。
正如李开复所说的那样,创新固然重要,但有用的创新更重要。
创新的价值,取决于一项创新在新颖、有用和可行性这三个方面的综合表现。
Google GFS的新颖之处并不在于它采用了多么令人惊讶的技术,而在于它采用廉价的商用机器构建分布式文件系统,同时将GFS的设计与Google应用的特点紧密结合,并简化其实现,使之可行,最终达到创意新颖、有用、可行的完美组合。
GFS使用廉价的商用机器构建分布式文件系统,将容错的任务交由文件系统来完成,利用软件的方法解决系统可靠性问题,这样可以使得存储的成本成倍下降。
由于GFS中服务器数目众多,在GFS中服务器死机是经常发生的事情,甚至都不应当将其视为异常现象,那么如何在频繁的故障中确保数据存储的安全、保证提供不间断的数据存储服务是GFS最核心的问题。
Google云计算原理
1、Google 云计算文件系统GFS/GFSIIGFSII cell 是Google 文件系统中最基础的模块。
任何文件和数据都可以利用这种底层模块。
GFSII 通过基于Linux 分布存储的方式,对于服务器来说,分成了主服务器(Master Servers)和块存储服务器(Chunk Servers),GFS上的块存储服务器上的存储空间以64MB为单位,分成很多的存储块,由主服务器来进行存储内容的调度和分配。
每一份数据都是一式三份的方式,将同样的数据分布存储在不同的服务器集群中,以保证数据的安全性和吞吐的效率提高。
当需要对于文件、数据进行存储的时候,应用程序之间将需求发给主服务器,主服务器根据所管理的块存储服务器的情况,将需要存储的内容进行分配,并将可以存储的消息(使用那些块存储服务器,那些地址空间),有应用程序下面的GFS 接口在对文件和数据直接存储到相应的块存储服务器当中。
块存储服务器要定时通过心跳信号的方式告知主服务器,目前自己的状况,一旦心跳信号出了问题,主服务器会自动将有问题的块存储服务器的相关内容进行复制。
以保证数据的安全性。
2、Google 并行计算构架–Mapreduce有了强大的分布式文件系统,Google 遇到的问题就是怎么才能让公司所有的程序员都学会些分布式计算的程序呢?于是,那些Google 工程师们从lisp和其他函数式编程语言中的映射和化简操作中得到灵感,搞出了Map/Reduce 这一套并行计算的框架。
Map/Reduce 被Google 拿来重新了Google Search Engine的整个索引系统。
而Doug Cutting同样用Java 将这一套实现和HDFS合在一起成为Hadoop的Core。
MapReduce是Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”,和他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。
Google文件系统GFS精讲
GFS设计原则
➢ 组件失效被认为是常态事件,而不是意外事件。 ➢ 能应付对大型/超大型文件处理。 ➢ 绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数
据,而不是覆盖原有数据的方式。 ➢ 应用程序和文件系统API的协同设计提高了整
➢ 在控制流从客户机到主Chunk、然后再到所有二 级副本的同时,数据以管道的方式,顺序的沿 着一个精心选择的Chunk 服务器链推送。
➢ 目标是充分利用每台机器的带宽,避免网络瓶 颈和高延时的连接,最小化推送所有数据的延 时。
数据流
➢ 为了充分利用每台机器的带宽,数据沿着一个 Chunk 服务器链顺序的推送。
记录追加失败
如果记录追加操作在任何一个副本上失败了,客户端就需要 重新进行操作。重新进行记录追加的结果是,同一个Chunk 的不同副本可能包含不同的数据,或者重复包含一个记录全 部或者部分的数据。
一致性保障
如果操作成功执行,数据一定已经写入到Chunk 的所有副本的相同偏移位置上。这之后,所有的 副本至少都到了记录尾部的长度,任何后续的记 录都会追加到更大的偏移地址,或者是不同的 Chunk上,即使其它的Chunk 副本被Master 节点 选为了主Chunk。就一致性保障模型而言,记
Google文件系 统GFS
Google设计GFS的动机
➢ 为了满足Google迅速增长的数据处理需求, 需要一个支持海量存储的文件系统
• 购置昂贵的分布式文件系统与硬件?
Google设计GFS的动机
➢ 为什么不使用当时现存的文件系统?
• Google所面临的问题与众不同
不同的工作负载,不同的设计优先级(廉价、不可靠的硬 件)
谷歌分布式文件系统GFS
谷歌文件系统GFS分布式文件系统是分布式存储系统的一种,根据处理数据的类型,分布式存储系统主要分为四类,分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统、分布式数据库。
分布式文件系统存储三种类型的数据:Blob(Binary Large Object 二进制大对象数据)对象,也就是图片,照片,视频等非结构化数据对象,以及定长块,大文件。
在系统实现层面,分布式文件系统内部按照数据块(chunk)来组织数据。
每个数据块大小大致相同,每个数据块可以包含多个Blob对象或者定长块,一个大文件也可以拆分为多个数据块。
分布式文件系统将这些数据块分散到存储集群,处理数据复制、一致性、负载均衡、容错等分布式系统难题,并将用户对Blob对象、定长块以及大文件的操作映射为对底层数据块的操作。
另外,分布式文件系统也常作分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储。
Google文件系统(GFS)是构建在廉价服务器之上的大型分布式系统。
他将服务器故障视为正常现象,通过软件的方式自动容错,在保证系统可靠性和可用性的同时,大大降低系统的成本。
GFS是Google分布式存储的基石,其他存储系统,如Google Bigtable 、Google Megastore、Google Percolator均直接或者间接地构建在GFS之上。
另外,Google大规模批处理系统MapReduce也需要利用GFS作为海量数据的输入输出。
GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标,但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动,这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想。
这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索。
GFS与以往的文件系统的不同如下:1.部件错误不再被当作异常,而是将其作为常见的情况加以处理。
因为文件系统由成百上千个用于存储的机器构成,而这些机器是由廉价的普通部件组成并被大量的客户机访问。
部件的数量和质量使得一些机器随时都有可能无法工作并且有一部分还可能无法恢复。
Google云计算的关键技术(一)
G o o g l e云计算的关键技术(一)-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KIIGoogle云计算的关键技术(一)Google云计算的关键技术主要包括:Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统BigTable等。
其中:1)GFS提供了海量数据存储和访问的能力;2)MapReduce使得海量信息的并行处理变得简单易行;3)Chubby保证了分布式环境下并发操作的同步问题;4)BigTable使得海量数据的管理和组织十分方便。
GFSGFS是一个面向海量数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统,它为Google云计算提供了海量存储的能力,处于整个Google云计算技术体系的最底层。
GFS使用廉价的商用机器构建分布式文件系统,将容错的任务交由文件系统来完成,利用软件的方法解决系统可靠性的问题,不但使得存储的成本成倍下降,更是很好地在频繁的故障中确保了数据存储的安全和数据存储服务的连续性,从整体上确保了整个系统的可靠性,进而可以为大量客户机提供高性能的服务。
一、架构一个GFS集群包含一个单独的Master逻辑节点、多台Chunk服务器,并且同时被多个客户端访问,如下图所示。
GFS存储的文件都被分割成固定大小的Chunk。
在Chunk创建的时候,Master服务器会给每个Chunk分配一个不变的、全球唯一的64位的Chunk标识。
Chunk服务器把Chunk以linux文件的形式保存在本地硬盘上,并且根据指定的Chunk标识和字节范围来读写块数据。
出于可靠性的考虑,每个块都会复制到多个块服务器上。
缺省情况下,我们使用3个存储复制节点,不过用户可以为不同的文件命名空间设定不同的复制级别。
Master节点管理所有的文件系统元数据,在逻辑上只有一个。
这些元数据包括名字空间、访问控制信息、文件和Chunk的映射信息、以及当前Chunk的位置信息;Master节点还管理着系统范围内的活动,比如Chunk在Chunk服务器之间的迁移等。
GFS文件系统的优缺点
GFS文件系统的优缺点
GFS的缺点
Google文件系统(Google File System,GFS)是一个大型的分布式文件系统。
分布式系统的缺点:
①目前为分布式系统开发的软件还很少
②网络可能饱和和引起其它的问题
③容易造成对保密数据的访问
现有经验对分布式系统中分布式处理来说仍然不足?系统和用户之间的任
务量和工作分配尚没有明确的界限。
就目前的最新软件技术发展水平,在设计、实现及使用分布式系统上都没有太多的有具体成果的研究。
什么样的操作系统、程序设计语言和应用适合分布式系统也没有准确的结论。
第二个问题是通信网络。
因为通信过程中会损失信息,所以需要在接收端用专门的方法进行恢复。
同时,网络在通信时有可能产生过载。
当网络负载趋于饱和时,必须对它进行改造替换或加入另外一个网络扩容。
一旦系统依赖于网络,那么网络的信息丢失或饱和将会抵消我们通过建立分布式系统所获得的大部分优势。
另外,分布式系统的数据易于共享的特点也是具有两面性的。
如果能够很方便地存取整个系统中的数据,那么同样也能很方便地存取与他们无关的数据。
也就是必须要考虑系统的安全性问题。
通常,对必须绝对保密的数据,使用一个专用的、不与其它任何机器相连的孤立的个人计算机进行存储的方法更可取。
这个计算机被保存在十分安全空间内
尽管存在这些潜在的问题,我们还是认为分布式系统的优点多于缺点,并且现在人们普遍认为分布式系统在未来几年中会越来越重要。
也许在几年之内许多机构会将他们的大多数计算机连接到大型分布式系统中,为用户提供更好、更廉价和更方便的服务。
global file system 2文件系统结构
Global File System 2(GFS2)是一种高性能、高可用性的分布式文件系统,主要用于大规模存储集群和云计算环境。
它的文件系统结构具有以下特点:
1. 分布式架构:GFS2采用分布式架构,将文件系统划分为多个块(chunks),每个块由多个数据节点(Data Node)和元数据节点(Metadata Node)组成。
这种架构使得文件数据能够在多个节点上并行存储和访问,提高了系统的整体性能和可用性。
2. 单一全局命名空间:GFS2采用单一的目录结构,即所有文件和目录都位于同一级的全局命名空间下。
这种设计简化了文件路径的管理,并使得文件和目录的查找更加高效。
3. 数据冗余和校验:为了提高数据的可靠性和可用性,GFS2采用了数据冗余和校验技术。
在写入数据时,会将数据复制到多个节点上,并计算数据的校验和。
在读取数据时,会检查数据的校验和以确保数据的完整性。
4. 动态扩展:GFS2具有良好的可扩展性,能够支持数千个节点和数PB(Petabyte)的存储规模。
通过动态添加节点,可以轻松地扩展系统的存储容量和计算能力。
5. 数据一致性和容错:GFS2采用了多种机制来保证数据一致性和容错性。
例如,通过多副本和数据冗余技术,可以避免单一节点故障对系统可用性的影响。
同时,GFS2还实现了高效的故障检测和恢复机制,以确保系统的稳定性和可靠性。
总之,GFS2的文件系统结构具有高性能、高可用性、可扩展性
和数据一致性等特点,能够满足大规模存储集群和云计算环境的需求。
谷歌技术三宝之GFS
⾕歌技术三宝之GFS题记:初学分布式⽂件系统,写篇博客加深点印象。
GFS的特点是使⽤⼀堆廉价的商⽤计算机⽀撑⼤规模数据处理。
虽然"The Google File System " 是03年发表的⽼⽂章了,但现在仍被⼴泛讨论,其对后来的分布式⽂件系统设计具有指导意义。
然⽽,作者在设计GFS时,是基于过去很多实验观察的,并提出了很多假设作为前提,这等于给出了⼀个GFS的应⽤场景。
所以我们⾃⼰在设计分布式系统时,⼀定要注意⾃⼰的应⽤场景是否和GFS相似,不能盲从GFS。
GFS的主要假设如下:1. GFS的服务器都是普通的商⽤计算机,并不那么可靠,集群出现结点故障是常态。
因此必须时刻监控系统的结点状态,当结点失效时,必须能检测到,并恢复之。
2. 系统存储适当数量的⼤⽂件。
理想的负载是⼏百万个⽂件,⽂件⼀般都超过100MB,GB级别以上的⽂件是很常见的,必须进⾏有效管理。
⽀持⼩⽂件,但不对其进⾏优化。
3. 负载通常包含两种读:⼤型的流式读(顺序读),和⼩型的随机读。
前者通常⼀次读数百KB以上,后者通常在随机位置读⼏个KB。
4. 负载还包括很多连续的写操作,往⽂件追加数据(append)。
⽂件很少会被修改,⽀持随机写操作,但不必进⾏优化。
5. 系统必须实现良好定义的语义,⽤于多客户端并发写同⼀个⽂件。
同步的开销必须保证最⼩。
6. ⾼带宽⽐低延迟更重要,GFS的应⽤⼤多需要快速处理⼤量的数据,很少会严格要求单⼀操作的响应时间。
从这些假设基本可以看出GFS期望的应⽤场景应该是⼤⽂件,连续读,不修改,⾼并发。
国内的淘宝⽂件系统(TFS)就不⼀样,专门为处理⼩⽂件进⾏了优化。
1 体系结构GFS包括⼀个master结点(元数据服务器),多个chunkserver(数据服务器)和多个client(运⾏各种应⽤的客户端)。
在可靠性要求不⾼的场景,client和chunkserver可以位于⼀个结点。
图1是GFS的体系结构⽰意图,每⼀结点都是普通的Linux服务器,GFS的⼯作就是协调成百上千的服务器为各种应⽤提供服务。
GFS的名词解释
GFS的名词解释近年来,随着大数据时代的到来,全球文件系统(Global File System,简称GFS)逐渐成为一个热门的话题。
它作为一种网络存储系统,被广泛应用于各个领域,包括科研、工业、商业等。
本文将对GFS进行详细解释,并探讨其在数据管理中的重要性。
GFS是一种分布式文件系统,其主要目标是提供高可用性、高性能、可扩展性和数据一致性的存储解决方案。
它不仅可以存储和管理海量的数据,还可以在多个服务器之间进行数据访问和共享。
与传统的本地文件系统相比,GFS更加适用于大规模的分布式计算环境。
在GFS中,数据被分割成固定大小的块,并存储在多个服务器上,以实现数据的冗余备份和故障恢复。
每个块都具有唯一的标识符,可以通过这个标识符在不同的服务器上进行访问和传输。
此外,GFS还采用了一种称为分布式锁的机制,以确保多个客户端对同一数据块的读写操作的一致性。
为了实现高性能和可扩展性,GFS采用了一种称为"切片(chunking)"的技术。
它将大文件分割成较小的数据块,并将这些块分布在多个服务器上。
当一个客户端需要访问这个文件时,它可以同时从多个服务器上获取不同的数据块,并在本地重新组装这些块,从而加快数据的读取速度。
此外,GFS还通过使用数据复制和删除等技术来提高系统的数据可靠性和性能。
在数据管理中,GFS的重要性不可忽视。
首先,GFS可以提供高可用性的存储服务,确保系统在硬件故障或网络中断时能够持续运行。
其次,GFS可以快速处理大量的数据,并支持并行计算和分布式处理。
这对于科学研究、工业生产和商业分析等领域来说,是非常关键的。
最后,GFS的数据一致性机制可以避免数据丢失或损坏,保证数据在多个服务器之间的一致性和完整性。
然而,虽然GFS具有许多优点,但也存在一些挑战和限制。
首先,管理和维护GFS需要一定的专业知识和技术支持。
其次,由于数据的分散存储和访问,数据的一致性和完整性可能面临一些挑战。
gfs常用命令-概述说明以及解释
gfs常用命令-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:GFS(Google File System)是由Google公司自主设计并用于其大规模分布式计算环境的文件系统。
它的设计目标是能够高效地处理大规模数据集,并且具备高可靠性、可扩展性和高效性能。
GFS的主要特点之一是它的分布式存储架构。
在传统的文件系统中,数据是存储在单一的服务器上,而GFS则将数据划分为多个数据块,并且将这些数据块存储在不同的服务器上。
这种分布式存储的方式能够将数据的负载分散到多台服务器上,并且提供了更高的可靠性和可扩展性。
另一个重要的特点是GFS的副本机制。
为了提高数据的可靠性,GFS 会将每个数据块存储多个副本,这些副本可以在不同的服务器上。
当一台服务器发生故障时,系统可以自动从其他副本中获取数据,保证数据的可靠性和可用性。
除了分布式存储和副本机制,GFS还提供了一系列的常用命令,用于管理和操作文件系统。
这些命令可以帮助用户进行文件的上传、下载、复制、删除等操作。
通过使用这些命令,用户可以方便地访问和管理存储在GFS中的数据。
本文将重点介绍GFS常用命令的使用方法和功能,并对这些命令的重要性进行思考和总结。
通过学习和掌握这些命令,读者可以更好地理解和应用GFS,并且能够更高效地管理和处理大规模数据集。
1.2 文章结构文章结构是指文章的整体组织框架,它的作用是使文章的内容更加有条理、清晰,使读者能够更好地理解和掌握文章的要点。
本文的文章结构分为引言、正文和结论三部分。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面的内容。
概述部分用来介绍文章的背景和相关背景知识,使读者对GFS(Google 文件系统)有一个整体的认识。
文章结构部分,即本部分,用来介绍文章的整体组织框架,告诉读者本文将分别从GFS简介和GFS常用命令两个方面展开讲解。
目的部分则明确阐述本文的写作目的,即通过介绍GFS常用命令,帮助读者更好地理解和使用GFS,提高工作效率。
gfs的工作原理
GFS的工作原理一、概述GFS(Google File System)是Google开发的分布式文件系统,用于存储海量数据并提供高可靠性和高可用性。
其工作原理是基于主从架构和数据分片技术,能够在由成千上万个节点组成的集群中存储和管理大规模数据。
本文将深入探讨GFS的工作原理。
二、GFS的三个核心组件GFS由三个核心组件组成:Master节点、Chunkserver节点和Client节点。
它们之间通过网络通信进行协作,以实现高效的数据存储和访问。
2.1 Master节点Master节点负责管理整个系统的全局元数据,包括文件和块的元数据信息。
其主要任务有:命名空间管理、块分配、副本管理和故障恢复等。
2.1.1 命名空间管理Master节点维护了整个文件系统的命名空间(即目录和文件名),通过树状结构进行组织。
Master节点负责管理命名空间的分配和回收,以及文件和目录的操作,如创建、删除、重命名等。
2.1.2 块分配GFS将文件划分为固定大小的块,并将这些块分散存储在不同的Chunkserver节点上。
Master节点负责为新创建的文件分配块,并记录块与Chunkserver节点之间的映射关系。
2.1.3 副本管理为了提高数据的可靠性和可用性,GFS将每个块的副本存储在不同的Chunkserver节点上。
Master节点负责维护副本的数量、位置和状态,根据系统的负载和故障情况进行副本的调整和调度。
2.1.4 故障恢复当Chunkserver节点发生故障时,Master节点将负责监测故障情况并进行恢复操作。
它会启动新的Chunkserver节点,并将缺失的块进行重新复制,以保证数据的可靠性和可用性。
2.2 Chunkserver节点Chunkserver节点是实际存储数据的节点,它们负责数据的读写和副本的管理。
每个Chunkserver节点存储了多个块,并负责块的存储、读取、写入和删除等操作。
2.2.1 块的读取和写入当Client节点需要读取或写入块时,它需要向Master节点获取块的位置信息。
gfs参数
gfs参数"GFS 参数" 指的是Google 文件系统(Google File System,简称GFS)的配置参数,或者是一些与GFS 相关的参数。
Google 文件系统是一个分布式文件系统,用于存储大规模数据和提供高可靠性和高性能。
以下是一些与GFS 相关的可能的参数,这些参数用于配置、调整和优化GFS 的性能和行为:1. 副本数(Replication Factor):-描述:指定每个文件的副本数。
GFS 将文件分成固定大小的块,并在多个节点上存储其副本以提高可靠性。
-示例:`gfs.replication.factor=3`2. 块大小(Chunk Size):-描述:指定文件被分割成的块的大小。
块是GFS 存储和传输数据的基本单位。
-示例:`gfs.chunk.size=64MB`3. 心跳间隔(Heartbeat Interval):-描述:指定GFS 节点之间发送心跳消息的时间间隔。
心跳用于监测节点的健康状态。
-示例:`gfs.heartbeat.interval=5s`4. 数据流重建超时(Datastream Timeout):-描述:指定数据流重建的超时时间。
用于在节点故障时重新构建数据流。
-示例:`gfs.datastream.timeout=30s`5. 元数据备份数(Metadata Backup Count):-描述:指定元数据的备份数,以提高元数据的可靠性。
-示例:`gfs.metadata.backup.count=2`请注意,上述参数名称和示例仅为演示目的,实际使用中可能有所不同。
在使用GFS 或其他分布式文件系统时,建议查阅相应的文档和配置指南,以获取准确的参数信息和建议。
这些参数可能因系统版本、配置和使用场景而有所不同。
JavaRMI实现一个简单的GFS(谷歌文件系统)——演示与实现篇
JavaRMI实现⼀个简单的GFS(⾕歌⽂件系统)——演⽰与实现篇⽬录本⽂主要是使⽤Java RMI 实现⼀个简单的GFS(⾕歌⽂件系统,google file system),这⾥提供演⽰运⾏视频、系统实现以及源代码相关。
⼤年初⼆,⾛亲访友祝⼤家新年快乐!ʰᵅᵖᵖʸⁿeᵚʸᵉᵅʳ家⼈闲坐灯⽕可亲辞旧迎新新年可期系统整体介绍、背景以及设计信息:演⽰运⾏视频1. 系统组织结构如图所⽰,整个MyGFS分布式⽂件系统由SPI、Common API,Master,ChunkServer和Client五个模块组成:SPI:定义Master与ChunkServer需要实现的接⼝,并实现存放Chunk及其信息的抽象类。
MasterApi与ChunkServerApi均继承⾃Remote接⼝,标识着这是⼀个远程接⼝。
Master:实现远程接⼝实现类MasterEngine,继承⾃UnicastRemoteObject类并实现MasterApi接⼝,负责与Client的通信与对ChunkServer的管理。
ChunkServer:实现远程接⼝实现类ChunkServerEngine,继承⾃UnicastRemoteObject类并实现ChunkServerApi接⼝,接收Master的调度并负责对Chunk的管理。
Client:使⽤分布式⽂件系统的本地端,通过与Master直接通信来间接地对⽂件系统进⾏操作。
Common:该模块负责实现⼯具类与配置⽂件,例如⽣成UUID,将⽂件读⼊内存等操作。
其具体的三⽅通讯流程如下图所⽰:2. Master模块2.1 ⼼跳机制使⽤Java RMI⽅式,在Master端检测每个ChunkServer是否在线。
具体操作如下:通过RMI⽅式来检测Chunk服务器的⼼跳,直接以try-catch⽅式判断。
若服务器宕机则加⼊failedChunkServerList中。
检查正常ChunkServer上的所有Chunk的Hash值,若不⼀致则加⼊到Chunk失败列表中。
GFS、MapReduce和BigTable:Google的三种大数据处理系统
GFS、MapReduce和BigTable:Google的三种大数据处理系统Google 在搜索引擎上所获得的巨大成功,很大程度上是由于采用了先进的大数据管理和处理技术。
Google 的搜索引擎是针对搜索引擎所面临的日益膨胀的海量数据存储问题,以及在此之上的海量数据处理问题而设计的。
众所周知,Google 存储着世界上最庞大的信息量(数千亿个网页、数百亿张图片)。
但是,Google 并未拥有任何超级计算机来处理各种数据和搜索,也未使用EMC 磁盘阵列等高端存储设备来保存大量的数据。
2006 年,Google 大约有45 万台服务器,到2010 年增加到了100 万台,截至2018 年,据说已经达到上千万台,并且还在不断增长中。
不过这些数量巨大的服务器都不是什么昂贵的高端专业服务器,而是非常普通的PC 级服务器,并且采用的是PC 级主板而非昂贵的服务器专用主板。
Google 提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构技术,该技术利用软件的能力来处理集群中经常发生的结点失效问题。
Google 使用的大数据平台主要包括3 个相互独立又紧密结合在一起的系统:Google 文件系统(Google File System,GFS),针对Google 应用程序的特点提出的MapReduce 编程模式,以及大规模分布式数据库BigTable。
GFS一般的数据检索都是用数据库系统,但是Google 拥有全球上百亿个Web 文档,如果用常规数据库系统检索,数据量达到TB 量级后速度就非常慢了。
正是为了解决这个问题,Google 构建出了GFS。
GFS 是一个大型的分布式文件系统,为Google 大数据处理系统提供海量存储,并且与MapReduce 和BigTable 等技术结合得十分紧密,处于系统的底层。
它的设计受到Google 特殊的应用负载和技术环境的影响。
相对于传统的分布式文件系统,为了达到成本、可靠性和性能的最佳平衡,GFS 从多个方面进行了简化。
说明gfs和hdfs的原理
说明GFS和HDFS的原理GFS(Google File System)和HDFS(Hadoop Distributed File System)都是分布式文件系统,用于存储大规模数据。
它们的主要原理如下:1. GFS原理:GFS是由Google开发的分布式文件系统,它采用了一种称为“Chunkserver”的架构。
在GFS中,数据被分割成多个块,并且每个块被复制到多个Chunkserver节点上。
当客户端需要访问数据时,它会向GFS集群中的一个节点发送一个读取请求。
如果该节点上没有所需的数据块,则该节点会向其他Chunkserver节点发送请求,以获取所需的数据块。
一旦所有数据块都被收集,它们将被合并并返回给客户端。
GFS的主要优点是高可用性和可扩展性。
由于数据被分割成多个块并存储在多个节点上,因此即使一个节点出现故障,也不会影响整个系统的可用性。
此外,GFS还支持文件系统级别的数据复制和容错,这意味着即使整个数据中心发生故障,也可以通过备份节点恢复数据。
2. HDFS原理:HDFS是由Apache Hadoop项目开发的分布式文件系统,它采用了一种称为“分布式块存储”的架构。
在HDFS中,数据被分割成多个块,并且每个块被复制到多个DataNode节点上。
当客户端需要访问数据时,它会向HDFS集群中的一个节点发送一个读取请求。
如果该节点上没有所需的数据块,则该节点会向其他DataNode节点发送请求,以获取所需的数据块。
一旦所有数据块都被收集,它们将被合并并返回给客户端。
HDFS的主要优点是高容错性和可扩展性。
由于数据被分割成多个块并存储在多个节点上,因此即使一个节点出现故障,也不会影响整个系统的可用性。
此外,HDFS还支持文件系统级别的数据复制和容错,这意味着即使整个数据中心发生故障,也可以通过备份节点恢复数据。
总之,GFS和HDFS都是分布式文件系统,它们的主要原理是将数据分割成多个块并存储在多个节点上,以实现数据的高可用性和可扩展性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
创建副本的原因:
数据块的创建、复制、平衡 当主服务器产生新数据块时,如何放置新 数据块要考虑一下因素:
放置在磁盘利用率低的数据块服务器 控制在一个服务器上的“新创建”次数 把数据块放置于不同的机架上。
垃圾收集
分布式垃圾收集有一定的复杂性,GFS用一种高效的方 式处理。 确定对块数据的引用 确定块数据的副本信息 主服务器不认知的副本被确认为是垃圾文件 文件被删除后,GFS不立即回收磁盘空间 磁盘空间等到垃圾收集程序在文件和数据块级的检查 中收回 这种办法更简单,可靠。
GFS的体系结构
块位置信息 Master并不为块服务器的所有块的副本保存一 个不变的记录。 Master在启动时或者在有新的client加入这个簇 时通过简单的查询获取这些信息。 Master可以保持这些信息的更新,因为它控制所有 块的放置并通过心跳消息(heartbeat)来监控。
GFS的体系结构
GFS的体系结构
服务请求:
Client 从主服务器检索元数据(metadata)。 在client和主服务器之间读/写数据流。 单个主服务器并不会成为瓶颈,因为它在读/写操作中 的工作量很小。
GFS的读操作
GFS的读操作
块大小=64MB
计算数据块位置信息:(假设:文件位置在201,359,161字节处)
添加操作的算法
谷歌文件系统中非常重要的操作: 把多个主机的结果合并到一个文件中。 将文件组织成生产者消费者队列。 Clients可以并发读。 Clients可以并发写。 Clients可以并发地执行添加操作。
APPEND算法
1.
2. 3.
4.
5. 6.
7.
应用程序提出添加操作的请求。 GFS client 解释该请求,然后发向主服务器。 主服务器返回块句柄和副本位置。 Client将要写入的数据推入各个副本。 Primary检查添加操作是否会导致该块超过最大的规模。 如果超过:将该块扩充到最大规模,其它副本做同样的 事,同时通知client该操作需要在下一个块上重新尝试。 如果记录满足最大规模,primary将数据添加到它的副本 上,并告诉其它的副本在同样的偏移处写数据,最后 primary向client报告写操作成功。
Master逻辑上只有一个, 客户端和Master节点的通 信只获取元数据(名字空 间,访问控制信息,文件 和Chunk的映射信息,当 前Chunk的位置信息等)
GFS的体系结构
什么是主服务器?
在独立的主机上运行的一个进程 存储的元数据信息:
文件命名空间 文件到数据块的映射信息 数据块的位置信息 访问控制信息 数据块版本号
数据完整性
各个块服务器利用校检和独立地验证它的副本的 完整性。 一个数据块被分为64kb大小的小块,每个小块 有一个32bit的校检和。 读取时,块服务器先验证数据块的校检和,然后 将数据返回给请求者。 遇到读取错误,错误被报告给请求者。主服务器 重读数据块。
创建、复制、平衡数据块
GFS的体系结构
chunk文件数据块:64MB的大数据块 优点: 减少master上保存的元数据的规模,使得可以将元数 据metadata放在内存中。 Client在一个给定块上很可能执行多个操作,和一个块 服务器保持较长时间的TCP连接可以减少网络负载。 在client中缓存更多的块位置信息。 缺点: 一个文件可能只包含一个块,如果很多client访问该文 件,存储块的块服务器可能会成为访问热点。
Each is 100MB or larger; multi-GB files typical
Files are write-once, mostly appended to 第三,在Google大部分文件的修改,不是覆盖原有数据,而是 在文件尾追加新数据。
Assumptions
High component failure rates(这个系统由许多廉价 易损的普通组件组成 ) Inexpensive commodity components fail often Large streaming reads(大规模的流式读取和小规模 随机读取 ) High sustained throughput favored over low latency(高度可用的带宽比低延迟更加重要 )
GFS的体系结构
主服务器和块服务器之间的通信
定期地获取状态信息
块服务器是否关闭? 块服务器上是否有硬盘损坏? 是否有副本出错? 块服务维护哪些块的副本? 主服务器发送命令给块服务器:
删除已存在的块。 创建新的块。
GFS的体系结构
操作日志
操作日志包含了对metadata所作的修改的历史记录, 被复制在多个远程块服务器上。 它可以从本地磁盘装入最近的检查点来恢复状态。 它作为逻辑时间基线定义了并发操作的执行顺序。 文件、块以及它们的版本号都由它们被创建时的逻辑 时间而唯一地、永久地被标识。 Master可以用操作日志来恢复它的文件系统的状态。
谷歌文件系统(GFS)
Motivation
Google needed a good distributed file system 首先,组件失效不再被认为是意外,而是被看做正常的现象。 Redundant storage of massive amounts of data on cheap and unreliable computers “Modest” number of HUGE files 其次,按照传统的标准来看,Google的文件非常巨大。
内存数据结构
master的操作很快,所以master可以轻易而且高 效地定期在后台扫描它的整个状态
块垃圾收集 为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移 块服务器出现故障时的副本复制
整个系统的容量受限于master的内存 若要支持更大的文件系统,那么增加一些内存的 方法对于我们将元数据保存在内存中所获得的简 单性、可靠性、高性能和灵活性来说,只是一互斥:任何的写或者追加 操作
数据需要被写到所有的副 本上 当多个用户请求修改操作 时,保证同样的次序。
GFS的互斥操作
GFS的互斥操作
GFS的互斥操作
GFS的互斥操作
GFS的互斥操作
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
GFS客户端发送请求到主服务器; 主服务器返回块的句柄和副本的位置信息; 客户端将写数据发送给所有副本服务器; 数据存储在副本服务器的缓存中; 客户发送写命令到主副本服务器; 主副本服务器给出写的次序; 主副本服务器将该次序发送给二级副本服务器; 二级副本管理器响应主副本服务器; 主服务器响应客户端。
GFS的设计思想
文件以数据块的形式存储 数据块大小固定,每个数据块拥有句柄。 利用副本技术保证可靠性 每个数据块至少在3个块服务器上存储副本。 每个数据块作为本地文件存储在Linux文件系统 中。 主服务器维护所有文件系统的元数据 每个GFS簇只有一个主服务器。 利用周期性的心跳信息更新服务器
GFS的设计思想:集中+分布
缓存 无论是客户端还是Chunk服务器都不需要缓 存文件数据。大部分程序要么以流的方式 读取一个巨大文件,要么工作集太大根本 无法被缓存。 无需考虑缓存相关的问题也简化了客户端 和整个系统的设计和实现。
GFS的体系结构
GFS存储的文件都被分割成固定大小 的Chunk),64位,linux,根据指定的 Chunk标志和字节范围来读写块数据
一致性模型
并发的修改将导致一致性问题。 不同的client对同一组数据执行修改。
一致性:所有的client读取的数据一致。 确定性:所有的client读取全部的修改过程。
一致性模型
对数据块和副本执行相同顺序的添加操作。 利用数据块版本号来检测陈旧的副本。 记录追加操作致使多步的修改操作能单独的添加 到文件尾。
END
并发读
Clients缓存数据块位置信息。 因为所有的修改操作都是追加,所以可以 并发读。
容错
恢复:不管如何终止服务,MASTER和数据块服务器都 会在几秒钟内恢复状态和运行。 数据块备份 :每个数据块都会被备份到放到不同机架上 的多个服务器上。 MASTER备份:为确保可靠性,MASTER的状态、操作记 录和检查点都在多台机器上进行了备份。一个操作只有 在数据块服务器硬盘上刷新并被记录在MASTER和其备 份的上之后才算是成功的。如果MASTER或是硬盘失败 ,系统监视器会发现并通过改变域名启动一个备份机, 而客户机并不会发现MASTER的改变。
64MB=1024*1024*64bytes =67,359,161bytes
201,359,161bytes= 67,108,864 * 2 + 32,569 bytes 所以,client的位置索引是3.
GFS的读操作
GFS的读操作
1. 2.
3. 4.
5.
6.
应用程序发出读请求。 Client将请求转换为(文件名、块位置),然后发 送给主服务器。 主服务器返回数据块的指引信息和副本位置信息。 Client选择其中一个位置信息,并给那个块服务器 发送请求。 块服务器返回请求的数据。 Client将数据传送给应用程序。