Hadoop剖析之HDFS

1、高容错性。这是HDFS最核心的特性了，把大量数据部署在便宜的硬件上，即使其中某些磁盘出现故障，HDFS也能很快恢复丢失的数据。

2、简单一致性。这个的意思是HDFS适合一次写入，多次读取的程序，文件写入后，就不需要修改了。像MapReduce程序或者网络爬虫程序都是完美适合这个特点。

3、移动计算而不是移动数据。这个好解释，数据太大了，不好移动，HDFS提供了接口，让程序自己移动到离数据近的位置。

4、平台兼容性。平台差异应该能解决，这才能让HDFS使用更广泛。

1、HDFS是一个典型的主从关系，主是NameNode节点，从是DataNode节点。

NameNode节点是管理者，主要管理系统名字空间，当程序需要读取数据时，先要想NameNode询问数据块的存放位置。

DataNode节点有很多，通常以机架形式组织，机架再通过交换机连接起来。DataNode的主要功能就是保存数据块，同时还要向NameNode报告数据块的信息，没3秒发送一次“心跳”，如果10分钟没有收到心跳，那么就认为这个DataNode坏掉了，此时就需要进行数据恢复了。

2、下面介绍DataNode备份的原理，这也是HDFS有高容错性的原因之一。

在HDFS上的数据都不只是保存一下就可以了，每个文件都会被复制几次（默认3次），然后放在不同地方，以免数据丢失。

那是怎样保存的呢？每个数据块有三个副本，第一个就是数据本身，第二个保存在同一机架（可以理解为同一个硬盘）下的不同DataNode的下，最后一个保存在不同机架上的DataNode上。

3、除了Namenode和DataNode，还有个SecondaryNameNode，他的作用主要是周期性的合并NameNode中保存的关于数据块存放位置的文件，同时NameNode损坏后，可以人工从SecondaryNameNode中恢复一部分，但不是全部。

4、SecondaryNameNode并不能解决单一NameNode的问题，为了提高容错性，HDFS还有HA（high availability）机制：两个NameNode。还有Federation机制：多个NameNode。

5、数据块（block），像Linux系统每个磁盘有数据读和写的最小单位：512字节, 而HDFS也有同样的概念，只不过大小变成了64M，这是因为HDFS需要多次读取，而读取是要不断寻道的，我们要尽量让寻道时间相比数据传输时间最小，如果寻道时间为传输时间百分之一，寻道时间为10ms，传输速度100MB/s，那么块大小就是100MB。以后硬盘传输速度快后，块大小可能会增加。但块太大也不好，一个任务处理一个块，任务会比较慢。当文件小于64MB时，系统同意会分配一个Block给这个文件，但对于实际磁盘资源是没有浪费的。

6、对于大量小文件，HDFS提供了两种容器，将文件统一管理：SequenceFile和MapFile。

7、压缩。压缩能减少空间，主要有三种：gzip，LZO，Snappy。gzip压缩率最高，但耗费CPU，速度也慢。Snappy压缩率最低，但速度快。LZO居中。

最后介绍一些常用的HDFS操作命令

1、hadoop fs -  这里是一些基本的操作：

hadoop fs -mkdir (路径) 建文件夹

hadoop fs -ls（路径）列出文件及目录

hadoop fs -put  文件 路径  上传

hadoop fs -get 文件 路径 下载

hadoop fs -text  文件  查看

hadoop fs -rm 文件 删除

2、hadoop namenode -formate 格式化NameNode

3、 hadoop job -submit 提交作业

hadoo job -kill 杀死作业

4、hadoop fsck -blocks 打印出块信息报告

hadoop fsck -racks 打印DataNode网络拓扑结构

本文介绍了HDFS的几个特性，并对其一些关键原理及功能给予解释，最后给出常用的HDFS操作命令。读完本文可以对HDFS有个基本的了解，具体原理细节还是要看书，除此之外就是还有会用Java进行HDFS操作了。

作者：zhaojida 发表于2014-5-22 22:53:40 原文链接

阅读：48 评论：0 查看评论