Hadoop分布式文件系统：架构和设计
Hadoop分布式文件系统（HDFS）详解
Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）详解HDFS简介：当数据集的⼤⼩超过⼀台独⽴物理计算机的存储能⼒时，就有必要对它进⾏分区 (partition)并存储到若⼲台单独的计算机上。
管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统成为分布式⽂件系统 (Distributed filesystem)。
该系统架构于⽹络之上，势必会引⼊⽹络编程的复杂性，因此分布式⽂件系统⽐普通磁盘⽂件系统更为复杂。
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。
总的来说，可以将 HDFS的主要特点概括为以下⼏点：（1 ）处理超⼤⽂件这⾥的超⼤⽂件通常是指数百 MB、甚⾄数百TB ⼤⼩的⽂件。
⽬前在实际应⽤中， HDFS已经能⽤来存储管理PB(PeteBytes)级的数据了。
在 Yahoo！，Hadoop 集群也已经扩展到了 4000个节点。
（2 ）流式地访问数据HDFS的设计建⽴在更多地响应“⼀次写⼊，多次读取”任务的基础之上。
这意味着⼀个数据集⼀旦由数据源⽣成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。
在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的⼤部分数据，也就是说，对HDFS 来说，请求读取整个数据集要⽐读取⼀条记录更加⾼效。
（3 ）运⾏于廉价的商⽤机器集群上Hadoop设计对硬件需求⽐较低，只须运⾏在廉价的商⽤硬件集群上，⽽⽆须昂贵的⾼可⽤性机器上。
廉价的商⽤机也就意味着⼤型集群中出现节点故障情况的概率⾮常⾼。
这就要求在设计 HDFS时要充分考虑数据的可靠性、安全性及⾼可⽤性。
正是由于以上的种种考虑，我们会发现现在的 HDFS在处理⼀些特定问题时不但没有优势，⽽且有⼀定的局限性，主要表现在以下⼏个⽅⾯。
（1 ）不适合低延迟数据访问如果要处理⼀些⽤户要求时间⽐较短的低延迟应⽤请求，则 HDFS不适合。
HDFS 是为了处理⼤型数据集分析任务的，主要是为达到⾼的数据吞吐量⽽设计的，这就可能要求以⾼延迟作为代价。
HDFS原理和体系结构
HDFS原理和体系结构HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 生态系统中的一部分，是一个分布式文件系统。
其设计目标是能够运行在廉价的硬件上，并能够容错和高效地处理大规模数据集。
HDFS 是 Hadoop 的核心组件之一，为 Hadoop 提供了存储和处理大规模数据的能力。
HDFS 的体系结构由以下几个组件组成：NameNode、DataNode、Secondary NameNode。
NameNode 是 HDFS 的关键组件之一，负责维护整个文件系统的文件和目录结构，以及每个文件的块的位置信息。
所有的文件操作都需要通过NameNode 进行验证和授权。
NameNode 还负责调度和协调任务的执行，如数据块的复制和恢复。
由于 NameNode 的重要性，它通常是单点故障，因此 HDFS 提供了一个 Secondary NameNode（即 CheckpointNode）来定期备份 NameNode 的数据，以防 NameNode 失效。
DataNode 是 HDFS 的另一个关键组件，负责实际存储数据。
每个DataNode 负责存储集群中一些数据块的副本。
当客户端请求读取文件时，DataNode 会返回所请求的数据块。
当客户端请求写入文件时，DataNode会接收数据块，并将其存储在本地磁盘上。
DataNode 还会周期性地向NameNode 报告其存储块的状态。
HDFS 采用了主从架构。
NameNode 作为主节点，负责管理集群的元数据和文件系统的命名空间。
而 DataNode 作为从节点，负责存储实际的数据。
这种分布式架构允许 HDFS 在集群中的多个节点上存储大规模数据，并且支持高容错性。
每个数据块都会在集群的不同节点上进行多次复制，以提供容错和高可用性。
HDFS的原理主要包括以下几个方面：1.数据切片与分布式存储：HDFS将文件切片成多个数据块，并将数据块分布在不同的节点上进行存储。
Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译
外文翻译原文来源The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design 中文译文Hadoop分布式文件系统：架构和设计姓名 XXXX学号 ************2013年4月8 日英文原文The Hadoop Distributed File System: Architecture and DesignSource：/docs/r0.18.3/hdfs_design.html IntroductionThe Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems are significant. HDFS is highly fault-tolerant and is designed to be deployed onlow-cost hardware. HDFS provides high throughput access to application data and is suitable for applications that have large data sets. HDFS relaxes a few POSIX requirements to enable streaming access to file system data. HDFS was originally built as infrastructure for the Apache Nutch web search engine project. HDFS is part of the Apache Hadoop Core project. The project URL is/core/.Assumptions and GoalsHardware FailureHardware failure is the norm rather than the exception. An HDFS instance may consist of hundreds or thousands of server machines, each storing part of the file system’s data. The fact that there are a huge number of components and that each component has a non-trivial probability of failure means that some component of HDFS is always non-functional. Therefore, detection of faults and quick, automatic recovery from them is a core architectural goal of HDFS.Streaming Data AccessApplications that run on HDFS need streaming access to their data sets. They are not general purpose applications that typically run on general purpose file systems. HDFS is designed more for batch processing rather than interactive use by users. The emphasis is on high throughput of data access rather than low latency of data access. POSIX imposes many hard requirements that are notneeded for applications that are targeted for HDFS. POSIX semantics in a few key areas has been traded to increase data throughput rates.Large Data SetsApplications that run on HDFS have large data sets. A typical file in HDFS is gigabytes to terabytes in size. Thus, HDFS is tuned to support large files. It should provide high aggregate data bandwidth and scale to hundreds of nodes in a single cluster. It should support tens of millions of files in a single instance.Simple Coherency ModelHDFS applications need a write-once-read-many access model for files. A file once created, written, and closed need not be changed. This assumption simplifies data coherency issues and enables high throughput data access. AMap/Reduce application or a web crawler application fits perfectly with this model. There is a plan to support appending-writes to files in the future.“Moving Computation is Cheaper than Moving Data”A computation requested by an application is much more efficient if it is executed near the data it operates on. This is especially true when the size of the data set is huge. This minimizes network congestion and increases the overall throughput of the system. The assumption is that it is often better to migrate the computation closer to where the data is located rather than moving the data to where the application is running. HDFS provides interfaces for applications to move themselves closer to where the data is located.Portability Across Heterogeneous Hardware and Software PlatformsHDFS has been designed to be easily portable from one platform to another. This facilitates widespread adoption of HDFS as a platform of choice for a large set of applications.NameNode and DataNodesHDFS has a master/slave architecture. An HDFS cluster consists of a single NameNode, a master server that manages the file system namespace and regulates access to files by clients. In addition, there are a number of DataNodes, usually one per node in the cluster, which manage storage attached to the nodes that they run on. HDFS exposes a file system namespace and allows user data to be stored in files. Internally, a file is split into one or more blocks and these blocksare stored in a set of DataNodes. The NameNode executes file system namespace operations like opening, closing, and renaming files and directories. It also determines the mapping of blocks to DataNodes. The DataNodes are responsible for serving read and write requests from the file system’s clients. The DataNodes also perform block creation, deletion, and replication upon instruction from the NameNode.The NameNode and DataNode are pieces of software designed to run on commodity machines. These machines typically run a GNU/Linux operating system (OS). HDFS is built using the Java language; any machine that supports Java can run the NameNode or the DataNode software. Usage of the highly portable Java language means that HDFS can be deployed on a wide range ofmachines. A typical deployment has a dedicated machine that runs only the NameNode software. Each of the other machines in the cluster runs one instance of the DataNode software. The architecture does not preclude running multiple DataNodes on the same machine but in a real deployment that is rarely the case.The existence of a single NameNode in a cluster greatly simplifies the architecture of the system. The NameNode is the arbitrator and repository for all HDFS metadata. The system is designed in such a way that user data never flows through the NameNode.The File System NamespaceHDFS supports a traditional hierarchical file organization. A user or an application can create directories and store files inside these directories. The file system namespace hierarchy is similar to most other existing file systems; one can create and remove files, move a file from one directory to another, or rename a file. HDFS does not yet implement user quotas or access permissions. HDFS does not support hard links or soft links. However, the HDFS architecture does not preclude implementing these features.The NameNode maintains the file system namespace. Any change to the file system namespace or its properties is recorded by the NameNode. An application can specify the number of replicas of a file that should be maintained by HDFS. The number of copies of a file is called the replication factor of that file. This information is stored by the NameNode.Data ReplicationHDFS is designed to reliably store very large files across machines in a large cluster. It stores each file as a sequence of blocks; all blocks in a file except the last block are the same size. The blocks of a file are replicated for fault tolerance. The block size and replication factor are configurable per file. An application can specify the number of replicas of a file. The replication factor can be specified at file creation time and can be changed later. Files in HDFS are write-once and have strictly one writer at any time.The NameNode makes all decisions regarding replication of blocks. It periodically receives a Heartbeat and a Blockreport from each of the DataNodes in the cluster.Receipt of a Heartbeat implies that the DataNode is functioning properly. A Blockreport contains a list of all blocks on a DataNode.Replica Placement: The First Baby StepsThe placement of replicas is critical to HDFS reliability and performance. Optimizing replica placement distinguishes HDFS from most other distributed file systems. This is a feature that needs lots of tuning and experience. The purpose of a rack-aware replica placement policy is to improve data reliability, availability, and network bandwidth utilization. The current implementation for the replica placement policy is a first effort in this direction. The short-term goals of implementing this policy are to validate it on production systems, learn more about its behavior, and build a foundation to test and research more sophisticated policies.Large HDFS instances run on a cluster of computers that commonly spread across many racks. Communication between two nodes in different racks has to go through switches. In most cases, network bandwidth between machines in the same rack is greater than network bandwidth between machines in different racks.The NameNode determines the rack id each DataNode belongs to via the process outlined in Rack Awareness. A simple but non-optimal policy is to place replicas on unique racks. This prevents losing data when an entire rack fails and allows use of bandwidth from multiple racks when reading data. This policy evenly distributes replicas in the cluster which makes it easy to balance load on component failure. However, this policy increases the cost of writes because a write needs to transfer blocks to multiple racks.For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.The current, default replica placement policy described here is a work in progress. Replica SelectionTo minimize global bandwidth consumption and read latency, HDFS tries to satisfy a read request from a replica that is closest to the reader. If there exists a replica on the same rack as the reader node, then that replica is preferred to satisfy the read request. If angg/ HDFS cluster spans multiple data centers, then a replica that is resident in the local data center is preferred over any remote replica.SafemodeOn startup, the NameNode enters a special state called Safemode. Replication of data blocks does not occur when the NameNode is in the Safemode state. The NameNode receives Heartbeat and Blockreport messages from the DataNodes. A Blockreport contains the list of data blocks that a DataNode is hosting. Each block has a specified minimum number of replicas. A block is considered safely replicated when the minimum number of replicas of that data block has checked in with the NameNode. After a configurable percentage of safely replicated data blocks checks in with the NameNode (plus an additional 30 seconds), the NameNode exits the Safemode state. It then determines the list of data blocks (if any) that still have fewer than the specified number of replicas. The NameNode then replicates these blocks to other DataNodes.The Persistence of File System MetadataThe HDFS namespace is stored by the NameNode. The NameNode uses a transaction log called the EditLog to persistently record every change that occurs to file system metadata. For example, creating a new file in HDFS causes the NameNode to insert a record into the EditLog indicating this. Similarly, changing the replication factor of a file causes a new record to be inserted into the EditLog. The NameNode uses a file in its local host OS file system to store the EditLog. The entire file system namespace, including the mapping of blocks to files and file system properties, is stored in a file called the FsImage. The FsImage is stored as a file in the NameNode’s local file system too.The NameNode keeps an image of the entire file system namespace and file Blockmap in memory. This key metadata item is designed to be compact, such that a NameNode with 4 GB of RAM is plenty to support a huge number of files and directories. When the NameNode starts up, it reads the FsImage and EditLog from disk, applies all the transactions from the EditLog to the in-memory representation of the FsImage, and flushes out this new version into a new FsImage on disk. It can then truncate the old EditLog because its transactions have been applied to the persistent FsImage. This process is called a checkpoint. In the current implementation, a checkpoint only occurs when the NameNode starts up. Work is in progress to support periodic checkpointing in the near future.The DataNode stores HDFS data in files in its local file system. The DataNode has no knowledge about HDFS files. It stores each block of HDFS data in a separatefile in its local file system. The DataNode does not create all files in the same directory. Instead, it uses a heuristic to determine the optimal number of files per directory and creates subdirectories appropriately. It is not optimal to create all local files in the same directory because the local file system might not be able to efficiently support a huge number of files in a single directory. When a DataNode starts up, it scans through its local file system, generates a list of all HDFS data blocks that correspond to each of these local files and sends this report to the NameNode: this is the Blockreport.The Communication ProtocolsAll HDFS communication protocols are layered on top of the TCP/IP protocol. A client establishes a connection to a configurable TCP port on the NameNode machine. It talks the ClientProtocol with the NameNode. The DataNodes talk to the NameNode using the DataNode Protocol. A Remote Procedure Call (RPC) abstraction wraps both the Client Protocol and the DataNode Protocol. By design, the NameNode never initiates any RPCs. Instead, it only responds to RPC requests issued by DataNodes or clients.RobustnessThe primary objective of HDFS is to store data reliably even in the presence of failures. The three common types of failures are NameNode failures, DataNode failures and network partitions.Data Disk Failure, Heartbeats and Re-ReplicationEach DataNode sends a Heartbeat message to the NameNode periodically. A network partition can cause a subset of DataNodes to lose connectivity with the NameNode. The NameNode detects this condition by the absence of a Heartbeat message. The NameNode marks DataNodes without recent Heartbeats as dead and does not forward any new IO requests to them. Any data that was registered to a dead DataNode is not available to HDFS any more. DataNode death may cause the replication factor of some blocks to fall below their specified value. The NameNode constantly tracks which blocks need to be replicated and initiates replication whenever necessary. The necessity for re-replication may arise due to many reasons: a DataNode may become unavailable, a replica may become corrupted, a hard disk on a DataNode may fail, or the replication factor of a file may be increased.Cluster RebalancingThe HDFS architecture is compatible with data rebalancing schemes. A scheme might automatically move data from one DataNode to another if the free space on a DataNode falls below a certain threshold. In the event of a sudden high demand for a particular file, a scheme might dynamically create additional replicas and rebalance other data in the cluster. These types of data rebalancing schemes are not yet implemented.Data IntegrityIt is possible that a block of data fetched from a DataNode arrives corrupted. This corruption can occur because of faults in a storage device, network faults, or buggy software. The HDFS client software implements checksum checking on the contents of HDFS files. When a client creates an HDFS file, it computes a checksum of each block of the file and stores these checksums in a separate hidden file in the same HDFS namespace. When a client retrieves file contents it verifies that the data it received from each DataNode matches the checksum stored in the associated checksum file. If not, then the client can opt to retrieve that block from another DataNode that has a replica of that block.Metadata Disk FailureThe FsImage and the EditLog are central data structures of HDFS. A corruption of these files can cause the HDFS instance to be non-functional. For this reason, the NameNode can be configured to support maintaining multiple copies of the FsImage and EditLog. Any update to either the FsImage or EditLog causes each of the FsImages and EditLogs to get updated synchronously. This synchronous updating of multiple copies of the FsImage and EditLog may degrade the rate of namespace transactions per second that a NameNode can support. However, this degradation is acceptable because even though HDFS applications are very data intensive in nature, they are not metadata intensive. When a NameNode restarts, it selects the latest consistent FsImage and EditLog to use.The NameNode machine is a single point of failure for an HDFS cluster. If the NameNode machine fails, manual intervention is necessary. Currently, automatic restart and failover of the NameNode software to another machine is not supported.SnapshotsSnapshots support storing a copy of data at a particular instant of time. One usage of the snapshot feature may be to roll back a corrupted HDFS instance to a previously known good point in time. HDFS does not currently support snapshots but will in a future release.Data OrganizationData BlocksHDFS is designed to support very large files. Applications that are compatible with HDFS are those that deal with large data sets. These applications write their data only once but they read it one or more times and require these reads to be satisfied at streaming speeds. HDFS supports write-once-read-many semantics on files. A typical block size used by HDFS is 64 MB. Thus, an HDFS file is chopped up into 64 MB chunks, and if possible, each chunk will reside on a different DataNode.StagingA client request to create a file does not reach the NameNode immediately. In fact, initially the HDFS client caches the file data into a temporary local file. Application writes are transparently redirected to this temporary local file. When the local file accumulates data worth over one HDFS block size, the client contacts the NameNode. The NameNode inserts the file name into the file system hierarchy and allocates a data block for it. The NameNode responds to the client request with the identity of the DataNode and the destination data block. Then the client flushes the block of data from the local temporary file to the specified DataNode. When a file is closed, the remaining un-flushed data in the temporary local file is transferred to the DataNode. The client then tells the NameNode that the file is closed. At this point, the NameNode commits the file creation operation into a persistent store. If the NameNode dies before the file is closed, the file is lost.The above approach has been adopted after careful consideration of target applications that run on HDFS. These applications need streaming writes to files. If a client writes to a remote file directly without any client side buffering, the network speed and the congestion in the network impacts throughput considerably. This approach is not without precedent. Earlier distributed file systems, e.g. AFS, have used client side caching to improve performance. APOSIX requirement has been relaxed to achieve higher performance of data uploads.Replication PipeliningWhen a client is writing data to an HDFS file, its data is first written to a local file as explained in the previous section. Suppose the HDFS file has a replication factor of three. When the local file accumulates a full block of user data, the client retrieves a list of DataNodes from the NameNode. This list contains the DataNodes that will host a replica of that block. The client then flushes the data block to the first DataNode. The first DataNode starts receiving the data in small portions (4 KB), writes each portion to its local repository and transfers that portion to the second DataNode in the list. The second DataNode, in turn starts receiving each portion of the data block, writes that portion to its repository and then flushes that portion to the third DataNode. Finally, the third DataNode writes the data to its local repository. Thus, a DataNode can be receiving data from the previous one in the pipeline and at the same time forwarding data to the next one in the pipeline. Thus, the data is pipelined from one DataNode to the next.AccessibilityHDFS can be accessed from applications in many different ways. Natively, HDFS provides a Java API for applications to use. A C language wrapper for this Java API is also available. In addition, an HTTP browser can also be used to browse the files of an HDFS instance. Work is in progress to expose HDFS through the WebDAV protocol.FS ShellHDFS allows user data to be organized in the form of files and directories. It provides a commandline interface called FS shell that lets a user interact with the data in HDFS. The syntax of this command set is similar to other shells (e.g. bash, csh) that users are already familiar with. Here are some sample action/command pairs:FS shell is targeted for applications that need a scripting language to interact with the stored data.DFSAdminThe DFSAdmin command set is used for administering an HDFS cluster. These are commands that are used only by an HDFS administrator. Here are some sample action/command pairs:Browser InterfaceA typical HDFS install configures a web server to expose the HDFS namespace through a configurable TCP port. This allows a user to navigate the HDFS namespace and view the contents of its files using a web browser.Space ReclamationFile Deletes and UndeletesWhen a file is deleted by a user or an application, it is not immediately removed from HDFS. Instead, HDFS first renames it to a file in the /trash directory. The file can be restored quickly as long as it remains in /trash. A file remains in/trash for a configurable amount of time. After the expiry of its life in /trash, the NameNode deletes the file from the HDFS namespace. The deletion of a file causes the blocks associated with the file to be freed. Note that there could be an appreciable time delay between the time a file is deleted by a user and the time of the corresponding increase in free space in HDFS.A user can Undelete a file after deleting it as long as it remains in the /trash directory. If a user wants to undelete a file that he/she has deleted, he/she can navigate the /trash directory and retrieve the file. The /trash directory contains only the latest copy of the file that was deleted. The /trash directory is just like any other directory with one special feature: HDFS applies specified policies to automatically delete files from this directory. The current default policy is to delete files from /trash that are more than 6 hours old. In the future, this policy will be configurable through a well defined interface.Decrease Replication FactorWhen the replication factor of a file is reduced, the NameNode selects excess replicas that can be deleted. The next Heartbeat transfers this information to the DataNode. The DataNode then removes the corresponding blocks and the corresponding free space appears in the cluster. Once again, there might be a time delay between the completion of the setReplication API call and the appearance of free space in the cluster.中文译本原文地址:/docs/r0.18.3/hdfs_design.html一、引言Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的重要组成部分。
大数据处理与分析系统的设计和实现对于企业和组织来说至关重要。
本文将重点讨论基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计，探讨其原理、架构和应用。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它由Apache基金会开发，采用Java编程语言。
Hadoop主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心模块。
2.1 HDFSHDFS是Hadoop的文件系统，具有高容错性和高可靠性的特点。
它将大文件切分成多个块，并在集群中存储多个副本，以实现数据的备份和容错。
2.2 MapReduceMapReduce是Hadoop的计算框架，用于并行处理大规模数据集。
它包括两个阶段：Map阶段负责数据切分和映射操作，Reduce阶段负责汇总和归约操作。
三、大数据处理与分析系统设计基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计需要考虑以下几个方面：3.1 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源中收集数据并进行清洗和转换。
可以使用Flume、Kafka等工具实现数据的实时采集和传输。
3.2 数据存储在Hadoop平台上，可以使用HDFS作为数据存储介质，将原始数据以文件形式存储在分布式文件系统中，并通过副本机制确保数据的可靠性。
3.3 数据处理通过MapReduce等计算框架对存储在HDFS上的数据进行处理和计算，实现对大规模数据集的并行处理和分析。
3.4 数据挖掘与机器学习利用Hadoop平台上的机器学习库（如Mahout）进行数据挖掘和模型训练，从海量数据中挖掘出有价值的信息和规律。
3.5 可视化与报表设计可视化界面和报表系统，将处理和分析后的数据以直观形式展示给用户，帮助他们更好地理解数据背后的含义。
高效可扩展的分布式文件系统架构设计
高效可扩展的分布式文件系统架构设计分布式文件系统在大型企业中已经成为了固定的IT基础设施，随着数据量和用户数量的不断增加，如何设计高效可扩展的分布式文件系统架构已成为了一个热门话题。
一、分布式文件系统的概念及特点分布式文件系统是在多台计算机之间共享文件的一种系统。
在这种系统中，所有的数据和元数据都被存储在多个服务器中，这些服务器被协调起来，以提供一个单一的文件系统视图。
分布式文件系统具有以下特点：1.高可用性：分布式文件系统将文件和元数据存储在多个服务器上，以提高系统的可用性和可靠性。
2.可扩展性：由于数据和元数据可以被自由地放置在多个服务器上，所以分布式文件系统具有很好的可扩展性和灵活性。
3.性能：分布式文件系统的性能可以通过添加更多的服务器进行扩展，以提供更好的性能。
二、分布式文件系统架构设计原则在设计高效可扩展的分布式文件系统架构时，需要遵循以下原则：1.分离元数据和数据：将元数据存储在一个单独的服务器上，并将数据存储在多个服务器上以获得更好的性能和可扩展性。
2.数据存储层次结构：将数据分为多个块，并将它们存储在多个不同的服务器上，以减少单个服务器的压力和提高性能。
3.数据复制和备份：为了提供高可用性和可靠性，应该将数据复制到多个服务器上，并定期进行备份。
4.缓存：为了提高读取性能，应该使用缓存技术将热点数据缓存到内存中。
5.负载均衡：使用负载均衡技术确保服务器的负载均衡，以提供更好的性能和可扩展性。
6.安全性：对于敏感数据，应该加密数据和元数据，以确保安全。
三、高效可扩展的分布式文件系统实现高效可扩展的分布式文件系统实现需要充分利用分布式系统中的各种技术。
常见的分布式技术包括分布式文件系统、分布式数据库、分布式缓存等。
1.分布式文件系统：常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS、Ceph等。
Hadoop HDFS是一个开源的分布式文件系统，由Apache基金会管理。
基于Hadoop大数据平台的数据处理系统
基于Hadoop大数据平台的数据处理系统一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
为了有效处理和分析海量数据，Hadoop大数据平台应运而生。
本文旨在设计和实现一个基于Hadoop大数据平台的数据处理系统，以满足企业对大数据的存储、处理和分析需求。
二、系统架构1. 系统概述基于Hadoop大数据平台的数据处理系统由以下核心组件构成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce计算框架、Hive数据仓库、HBase分布式数据库和ZooKeeper分布式协调服务。
这些组件相互协作，实现了数据的高效存储、并行计算和查询分析。
2. 数据存储层HDFS作为分布式文件系统，负责存储和管理大数据。
它将数据切分成多个块，并分布在Hadoop集群的不同节点上，实现数据的冗余备份和高可用性。
3. 数据处理层MapReduce计算框架是Hadoop的核心组件之一，它通过将任务分解为多个子任务，并在集群中并行执行，实现了高性能的数据处理。
MapReduce框架包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，数据被切分成多个键值对，然后通过用户自定义的Map函数进行处理；在Reduce阶段，Map阶段的输出结果按照键进行分组，并通过用户自定义的Reduce函数进行最终的处理和聚合。
4. 数据查询层Hive是基于Hadoop的数据仓库，提供了类似于SQL的查询语言HiveQL。
它将用户的查询转换为MapReduce任务，并通过Hadoop集群执行。
Hive支持数据的结构化查询和分析，使得用户可以方便地进行复杂的数据分析和统计。
5. 数据存储和读写层HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，用于存储结构化和半结构化数据。
它具有高扩展性和高可靠性，并且支持快速的随机读写操作。
HBase可以作为Hadoop集群中的实时数据库，为数据处理系统提供高性能的数据存储和读写能力。
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.
分布式存储系统及解决方案介绍
分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指将数据分散存储在多个节点或服务器上，以实现高可靠性、高性能和可扩展性的存储解决方案。
分布式存储系统广泛应用于云计算、大数据分析和存储等领域。
本文将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop分布式文件系统是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据集。
该系统基于块存储模型，将文件划分为块，并将这些块分布式存储在多个节点上。
HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和协调数据块的存储位置，而DataNode负责实际的数据存储。
HDFS提供了高吞吐量和容错性，但对于小型文件存储效率较低。
2. Ceph分布式文件系统：Ceph是一个开源的分布式存储系统，能够提供可伸缩的冗余存储。
其架构包括一个Ceph存储集群，其中包含多个Ceph Monitor节点、Ceph Metadata Server节点和Ceph OSD（对象存储守护进程）节点。
Ceph仅需依赖于普通的网络和标准硬件即可构建高性能和高可靠性的存储系统。
Ceph分布式文件系统支持POSIX接口和对象存储接口，适用于各种应用场景。
3. GlusterFS分布式文件系统：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，能够提供高可用性和可扩展性的存储解决方案。
它使用类似于HDFS的块存储模型，将文件划分为固定大小的存储单元，并将这些存储单元分布式存储在多个节点上。
GlusterFS采用主从架构，其中GlusterFS Server节点负责存储数据和文件系统元数据，而GlusterFS Client节点提供文件系统访问接口。
GlusterFS具有良好的可伸缩性和容错性，并可以支持海量数据存储。
4. Amazon S3分布式存储系统：Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云服务提供的分布式对象存储系统。
ApacheHadoop框架详细分析
ApacheHadoop框架详细分析Apache Hadoop框架详细分析Apache Hadoop框架是一种用于大规模数据处理的开源软件，它通过分布式存储和计算能力来解决大数据处理的问题。
本文将对Apache Hadoop框架进行详细分析，包括其核心组件、架构以及应用场景等。
一、Hadoop框架概述Apache Hadoop是一个能够处理大规模数据的分布式计算框架，它由Apache软件基金会下的Hadoop项目开发和维护。
Hadoop的设计目标是以廉价的硬件构建可靠的、可扩展的分布式系统，并且能够对大规模数据进行高效的分布式处理。
Hadoop主要包括两个核心组件：分布式文件系统Hadoop HDFS和分布式计算框架Hadoop MapReduce。
HDFS用于存储大量数据，并将其分布在集群的多个节点上，实现高容错性和高可靠性。
MapReduce是一种分布式计算模型，通过将任务分解为多个片段并在多个节点上并行执行，实现对大规模数据的并行处理。
二、Hadoop框架架构Hadoop框架的架构由主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，其中主节点包括一个名称节点（NameNode）和一个资源管理器（ResourceManager），从节点包括多个数据节点（DataNode）和节点管理器（NodeManager）。
名称节点负责管理文件系统的命名空间和数据块的位置信息，资源管理器负责协调集群中的资源分配和任务调度。
数据节点负责存储和管理数据块，节点管理器负责管理从节点上的计算资源和任务执行。
Hadoop框架的工作流程如下：首先，客户端将输入文件划分为多个数据块，并将这些数据块分布存储在HDFS中的不同数据节点上；然后，客户端向资源管理器提交MapReduce任务，资源管理器根据集群的资源情况进行任务调度，并将任务分配给可用的从节点；接下来，从节点通过数据节点读取数据块，并由节点管理器负责执行Map和Reduce任务；最后，任务输出结果写入HDFS，并由客户端读取和处理。
基于Hadoop的大数据平台架构设计
基于Hadoop的大数据平台架构设计随着互联网的普及和各种数字化设备的普及，现代社会已经进入了信息时代。
数据普及了每个角落，数据正在成为信息化时代的核心资源。
数据的速度、容量和多样性已经远远超出了人类处理的极限，人们需要采用更加高效和智能的方式来处理庞大的数据，这时候大数据技术就应运而生了。
而Hadoop的出现，正是为了解决大数据存储和处理的问题，它是目前使用最广泛的大数据平台之一。
本文将介绍如何基于Hadoop构建一个高效的大数据平台，以满足组织和企业的不同需求。
一、Hadoop架构Hadoop由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）构成，其架构如下图所示。
图一：Hadoop架构HDFS是Hadoop的存储组件，它将文件拆分成块（block），并将它们存储在集群的不同节点上。
MapReduce是Hadoop的计算组件，其中Map任务和Reduce任务是将大数据拆分成小块并进行分布式计算的核心算法。
二、大数据平台构建流程1.架构设计在构建大数据平台时，首先应该根据数据的特征、业务需求以及架构要求来设计架构。
根据Hadoop的架构特点，大数据平台的架构可以概括为以下几个层次：（1）数据层：数据是大数据平台的核心，数据层是大数据平台的基础，它包括数据采集、存储、清洗、预处理等环节；在Hadoop中，该层的实现可以通过HDFS、Sqoop、Flume等工具来完成。
（2）计算层：计算层是处理大数据的核心，它可以根据业务需求来编写MapReduce、Hive、Pig等计算框架，以实现对数据的处理。
（3）服务层：服务层是将计算结果整合为可视化、操作性强的服务。
比如通过HBase实现实时查询、通过Impala进行SQL分析等。
（4）接口层：接口层是大数据平台和外部系统进行交互的入口。
通过接口层，外部系统可以调用大数据平台提供的服务，通过数据的交换来实现信息的共享。
（5）安全层：安全层是保障大数据平台安全和合法性的重要保障，它可以通过Kerberos、Apache Ranger、Apache Sentry等工具来实现。
海量数据处理技术——Hadoop介绍
海量数据处理技术——Hadoop介绍如今，在数字化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一，因为巨大量的数据给企业和组织带来了更多的挑战，比如如何存储、管理和分析数据。
随着数据越来越庞大，传统方法已经无法胜任。
这正是Hadoop出现的原因——Hadoop是一个开源的、可扩展的海量数据处理工具。
本文将介绍什么是Hadoop、它的架构和基本概念、以及使用的应用场景。
一、什么是HadoopHadoop是一种基于Java的开源框架，它可以将大量数据分布式分割存储在许多不同的服务器中，并能够对这些数据进行处理。
Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决海量数据存储和处理的难题。
Hadoop采用了一种分布式存储和处理模式，能够高效地处理PB级别甚至EB级别的数据，使得企业和组织能够在这些大量数据中更快地发现价值，并利用它带来的价值。
二、 Hadoop架构和基本概念Hadoop架构由两个核心组成部分构成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce的执行框架。
1. HDFSHDFS以可扩展性为前提，其存储处理是在上面构建的，它在集群内将数据分成块（Block），每个块的大小通常为64MB或128MB，然后将这些块存储在相应的数据节点上。
HDFS架构包含两类节点：一个是namenode，另一个是datanode。
namenode是文件系统的管理节点，负责存储所有文件和块的元数据，这些元数据不包括实际数据本身。
datanode是存储节点，负责存储实际的数据块，并向namenode报告其状态。
2. MapReduceMapReduce是一个处理数据的编程模型，它基于两个核心操作：map和reduce。
Map负责将输入数据划分为一些独立的小片段，再把每个小片段映射为一个元组作为输出。
Reduce将Map输出的元组进行合并和过滤，生成最终输出。
基于Java的大数据处理系统设计与实现
基于Java的大数据处理系统设计与实现一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，海量数据的产生和应用已经成为当今社会的一个重要特征。
在这种背景下，大数据处理系统变得越来越重要。
本文将介绍基于Java的大数据处理系统的设计与实现，包括系统架构、关键技术和实际案例分析。
二、系统架构设计1. 数据采集在大数据处理系统中，数据采集是第一步。
通过各种方式获取数据源，包括传感器数据、日志文件、数据库等。
Java提供了丰富的API和工具来实现数据采集，如Flume、Kafka等。
2. 数据存储大数据处理系统需要高效可靠的数据存储方案。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个常用的选择，它可以存储PB级别的数据，并提供高可靠性和容错性。
同时，HBase等NoSQL数据库也可以作为数据存储的选择。
3. 数据处理数据处理是大数据系统的核心部分。
通过MapReduce、Spark等计算框架，可以对海量数据进行分布式计算和处理。
Java作为一种通用编程语言，在大数据处理中也有着广泛的应用。
4. 数据分析与展示最终目的是从海量数据中挖掘有价值的信息。
通过数据分析和可视化工具，如Hive、Pig、Tableau等，可以对数据进行深入分析，并以直观的方式展示结果。
三、关键技术介绍1. Java编程Java作为一种跨平台、面向对象的编程语言，在大数据处理系统中有着广泛的应用。
通过Java编写MapReduce程序或Spark应用，可以实现复杂的数据处理逻辑。
2. 分布式计算框架MapReduce是Hadoop最核心的组件之一，通过将任务分解成Map 和Reduce两个阶段，并在多台机器上并行执行，实现了海量数据的高效处理。
而Spark则提供了更快速和灵活的计算模型。
3. 数据存储技术除了HDFS和HBase外，还有许多其他存储技术可以选择，如Cassandra、MongoDB等。
不同的存储方案适用于不同场景下的需求。
4. 数据可视化数据可视化是将抽象的数据转化为直观易懂的图表或图形展示。
Hoop分布式文件系统架构和设计
H o o p分布式文件系统架构和设计Hessen was revised in January 2021Hadoop分布式文件系统：架构和设计引言云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。
在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。
同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。
但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
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。
一前提和设计目标1 hadoop和云计算的关系云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。
针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表明,Hadoop 框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。
2 流式数据访问运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。
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。
3 大规模数据集运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。
HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。
Hadoop2.0架构设计与原理
Hadoop YARN资源调度语义 支持的语义
请求某个特定节点/机架上的特定资源量 将某些节点加入（或移除）黑名单，不再为自己分配这些节点上 的资源 请求归还某些资源
不支持的语义
请求任意节点/机架上的特定资源量 请求一组或几组符合某种特质的资源 超细粒度资源 动态调整Container资源
多租户资源调度器
支持资源按比例分配 支持层级队列划分方式 支持资源抢占
Hadoop YARN资源隔离方案 支持内存和CPU两种资源隔离
内存是一种“决定生死”的资源 CPU是一种“影响快慢”的资源
内存隔离
基于线程监控的方案 基于Cgroups的方案
CPU隔离
Hadoop2.0架构设计与原理
数据中心-Alan
主要内容 1
Hadoop介绍
Hadoop原理 Hadoop YARN产生的背景
2 3
4 5 6
Hadoop YARN基本架构
运行在YARN上的计算框架 YARN 发展趋势
主要内容 1
Hadoop介绍
Hadoop原理 Hadoop YARN产生的背景
什么是大数据
顾客：那你们有什么可以推荐的？ 某比萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。 客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。 客服： XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务 ？ 顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？ 顾客：你好，我想要一份…… 客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。 顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？ 客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。 客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了 顾客： 16846146***。 心脏搭桥手术，还处在恢复期。 客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号 12楼120x室，请 顾客：那可以刷卡吗？ 客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠 问您想要点什么？ 银行4807元，而且还不包括房贷利息。 顾客：我想要一个海鲜比萨 顾客：那我先去附近的提款机提款。…… 客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。 客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。 顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？ 顾客：为什么？ 客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。 客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。 顾客：为什么？ 客服：根据我们全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号 为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。 顾客当即晕倒……
Hadoop应用开发-Hadoop分布式文件系统HDFS
18
元数据持久化机制
Ø对文件系统的每次更改会被以日志记录的方式记录进EditLog事务
4.4日志HD中F，S元Nam数eNo据de会管在理本机地文制件系统中创建一个文件（如图4-7所
示）来储EditLog事务日志。完整的元数据会被持久化到本地文 件系统中的FSImage文件中
4.2独立HD存F储S的。文基件本被切概分念后的block在Linux文件系统的视角下就是一
个一个的文件
8
数据复制 data replication
ØHDFS是一个非常适合存放超大文件的文件系统，但是在HDFS 集群上将文件拆分为block存放时，单个block的损坏会对文 件的整体性造成影响。因此作为容错的考虑，block的复制策
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6. 连接全部建立成功后，客户端开始向第一个节点传输第 一个block。该block数据以packet为单位进行传输。数 据的校验则是以更小的chunk单位进行。数据在客户端
4.3 本HD地F和S的da数tan据od读e端写都流有程读取和写入的缓存队列。每一次
packet在pipeline上的传输都需要反向应答。直到写完 预定的block为止。同样的，节点1、节点2和节点3之间 也会以同样的方式同步传输。 7. 当第一个block传输完成后，客户端再次发送请求到 NameNode，将整个流程再次重复。
26
hadoop fs –get <src> <localdst>复制文件到本地文件系统。 （copyToLocal命令同get相似）
4.5 HDFS Shell命令 hadoop fs -rm <path>删除指定的文件。只删除非空目录和文件。
hadoop体系架构
hadoop体系架构1.1 Hadoop概念：hadoop是⼀个由Apache基⾦会所开发的分布式系统基础架构。
是根据google发表的GFS(Google File System)论⽂产⽣过来的。
优点： 1. 它是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。
以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。
2. ⾼可靠性，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个⼯作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
3. ⾼效性，因为它以并⾏的⽅式⼯作，通过并⾏处理加快处理速度。
4. 可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本⽐较低，任何⼈都可以使⽤。
Hadoop是⼀个能够让⽤户轻松架构和使⽤的分布式计算平台。
⽤户可以轻松地在Hadoop上开发和运⾏处理海量数据的应⽤程序。
它主要有以下⼏个优点： 1.⾼可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能⼒值得⼈们信赖。
2.⾼扩展性。
Hadoop是在可⽤的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以⽅便地扩展到数以千计的节点中。
3.⾼效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度⾮常快。
4.⾼容错性。
Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，并且能够⾃动将失败的任务重新分配。
5.低成本。
与⼀体机、商⽤数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相⽐，hadoop是开源的，项⽬的软件成本因此会⼤⼤降低。
Hadoop组成：主要由两部分组成，⼀个是HDFS,⼀个是MapReduce。
1)什么是HDFS（分布式⽂件系统）？HDFS 即 Hadoop Distributed File System。
⾸先他是⼀个开源系统，同时他是⼀个能够⾯向⼤规模数据使⽤的，可进⾏扩展的⽂件存储与传递系统。
是⼀种允许⽂件通过⽹络在多台主机上分享的⽂件系统，可让多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
hadoop工作原理
hadoop工作原理Hadoop工作原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
它的工作原理是基于分布式存储和计算的概念，能够高效地处理大规模数据集。
Hadoop的工作原理可以简单地分为两个主要部分：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
让我们来了解HDFS。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计用于在大规模集群上存储和处理数据。
HDFS将大文件切分成多个数据块，然后将这些数据块分散存储在集群中的不同节点上。
每个数据块都有多个副本，这样可以提高数据的可靠性和容错性。
HDFS采用了主从架构，其中有一个主节点（NameNode）负责管理文件系统的命名空间和访问控制，以及多个从节点（DataNode）负责存储和处理数据。
当客户端需要读取或写入文件时，它会首先与主节点通信，获取文件的位置信息，然后直接与数据节点进行交互。
接下来，我们来看Hadoop MapReduce的工作原理。
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。
它将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，输入数据被切分成多个独立的片段，然后由多个Map任务并行处理。
每个Map任务将输入数据转化为键值对，并生成中间结果。
在Reduce阶段，中间结果按照键进行分组，然后由多个Reduce任务并行处理。
每个Reduce任务将同一键的中间结果合并，并生成最终的计算结果。
Hadoop的工作原理可以总结为以下几个步骤：1. 客户端向HDFS发送文件读取或写入请求。
2. 主节点（NameNode）接收请求，并返回文件的位置信息。
3. 客户端直接与数据节点（DataNode）进行数据交互，实现文件的读取或写入操作。
4. 当需要进行大规模计算时，客户端编写MapReduce程序，并提交给Hadoop集群。
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目录2.5 “移动计算比移动数据更划算” ...........................................................................................四、文件系统的名字空间(namespace)...........................................................................................一、引言Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。
但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
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。
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。
这个项目的地址是。
二、前提和设计目标2.1 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。
2.2 流式数据访问运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。
H DFS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。
2.3 大规模数据集运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。
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H DFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
2.4 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。
目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。
2.5 “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。
因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。
将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。
HDFS为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。
2.5异构软硬件平台间的可移植性HDFS在设计的时候就考虑到平台的可移植性。
这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。
三、Namenode 和DatanodeHDFS采用master/slave架构。
一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。
Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。
HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。
从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。
Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。
它也负责确定数据块到具体Datan ode节点的映射。
Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。
在Namenode 的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
Namenode和Datanode被设计成可以在普通的商用机器上运行。
这些机器一般运行着GNU/Linux操作系统(OS)。
HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。
由于采用了可移植性极强的Jav a语言，使得HDFS可以部署到多种类型的机器上。
一个典型的部署场景是一台机器上只运行一个Namenode实例，而集群中的其它机器分别运行一个Datanod e实例。
这种架构并不排斥在一台机器上运行多个Datanode，只不过这样的情况比较少见。
集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。
Namenode是所有H DFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。
四、文件系统的名字空间(namespace)HDFS支持传统的层次型文件组织结构。
用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。
文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
当前，HDFS不支持用户磁盘配额和访问权限控制，也不支持硬链接和软链接。
但是HDFS架构并不排斥实现这些特性。
Namenode负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被Namenode记录下来。
应用程序可以设置HDFS保存的文件的副本数目。
文件副本的数目称为文件的副本系数，这个信息也是由Namenode保存的。
五、数据复制HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。
它将每个文件存储成一系列的数据块，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。
为了容错，文件的所有数据块都会有副本。
每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。
应用程序可以指定某个文件的副本数目。
副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。
HDFS中的文件都是一次性写入的，并且严格要求在任何时候只能有一个写入者。
Namenode全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。
接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。
块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。
5.1 副本存放: 最最开始的一步副本的存放是HDFS可靠性和性能的关键。
优化的副本存放策略是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。
这种特性需要做大量的调优，并需要经验的积累。
HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。
目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步。
实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性，观察它的行为，为实现更先进的策略打下测试和研究的基础。
大型HDFS实例一般运行在跨越多个机架的计算机组成的集群上，不同机架上的两台机器之间的通讯需要经过交换机。
在大多数情况下，同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大。
通过一个的过程，Namenode可以确定每个Datanode所属的机架id。
一个简单但没有优化的策略就是将副本存放在不同的机架上。
这样可以有效防止当整个机架失效时数据的丢失，并且允许读数据的时候充分利用多个机架的带宽。
这种策略设置可以将副本均匀分布在集群中，有利于当组件失效情况下的负载均衡。
但是，因为这种策略的一个写操作需要传输数据块到多个机架，这增加了写的代价。
在大多数情况下，副本系数是3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架的节点上，一个副本放在同一机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上。
这种策略减少了机架间的数据传输，这就提高了写操作的效率。
机架的错误远远比节点的错误少，所以这个策略不会影响到数据的可靠性和可用性。
于此同时，因为数据块只放在两个（不是三个）不同的机架上，所以此策略减少了读取数据时需要的网络传输总带宽。
在这种策略下，副本并不是均匀分布在不同的机架上。
三分之一的副本在一个节点上，三分之二的副本在一个机架上，其他副本均匀分布在剩下的机架中，这一策略在不损害数据可靠性和读取性能的情况下改进了写的性能。
当前，这里介绍的默认副本存放策略正在开发的过程中。
5.2 副本选择为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。
如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。
如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。
5.3 安全模式Namenode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。
处于安全模式的N amenode是不会进行数据块的复制的。
Namenode从所有的Datanode接收心跳信号和块状态报告。
块状态报告包括了某个Datanode所有的数据块列表。
每个数据块都有一个指定的最小副本数。
当Namenode检测确认某个数据块的副本数目达到这个最小值，那么该数据块就会被认为是副本安全(safely replicated)的；在一定百分比（这个参数可配置）的数据块被Namenode检测确认是安全之后（加上一个额外的30秒等待时间），Namenode将退出安全模式状态。
接下来它会确定还有哪些数据块的副本没有达到指定数目，并将这些数据块复制到其他Datan ode上。
六、文件系统元数据的持久化Namenode上保存着HDFS的名字空间。
对于任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来。
例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样地，修改文件的副本系数也将往Editlog插入一条记录。
Namenode在本地操作系统的文件系统中存储这个Editlog。
整个文件系统的名字空间，包括数据块到文件的映射、文件的属性等，都存储在一个称为FsImage的文件中，这个文件也是放在Namenode所在的本地文件系统上。
Namenode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块映射(Blo ckmap)的映像。
这个关键的元数据结构设计得很紧凑，因而一个有4G内存的N amenode足够支撑大量的文件和目录。
当Namenode启动时，它从硬盘中读取E ditlog和FsImage，将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上，并将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上，然后删除旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。
这个过程称为一个检查点(c heckpoint)。