认识Hadoop之HDFS

发布网友发布时间：2024-10-06 03:12

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热心网友时间：2024-11-04 09:51

Hadoop 是一个强大的分布式计算平台，其核心组件包括 HDFS、MapRece、YARN 和 Common 工具包。其中，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为分布式存储系统，提供高可靠、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务。MapRece 是一个分布式计算框架，实现计算向数据移动，具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点。YARN（Yet Another Resource Manager）则是分布式资源管理框架，负责集群资源的管理和调度。

Hadoop的分布式存储系统HDFS通过将文件分割成固定大小的数据块（默认为128MB，可自定义配置），并在集群的不同节点上存储这些块，实现了高效的数据存储。每个块默认有三个副本，以确保文件的安全性和服务效率。文件可以被分割成多个块，每个块都有唯一的偏移量（offset，以字节为单位），并分散存储在集群中，文件大小一致，但不同文件的块大小可能不同。每个块的副本分散在不同节点中，副本数通常不超过节点数量，以确保数据可靠性。

HDFS架构中，NameNode（NN）接收客户端的读写服务，收集DataNode（DN）汇报的块列表，并基于内存存储元数据信息，包括文件的所有权、权限、大小、时间以及块位置信息。NameNode通过fsimage文件保存最新的元数据检查点，并通过edits记录对metadata的操作日志。DataNode在本地磁盘目录存储数据块，并同时存储块的元数据信息文件。SecondaryNameNode（SNN）则通过周期性合并edits文件，帮助减少NameNode启动时间。

在HDFS中，块副本的放置策略依据配置，确保数据冗余和分布均匀。HDFS的读写流程涉及客户端与NameNode和DataNode之间的交互。写文件流程中，客户端首先与NameNode交互，确定块副本的分布，然后与DataNode交互，完成数据块的写入。读文件过程则涉及到客户端从DataNode获取所需块，进行数据拼接。

HDFS文件权限系统与Linux类似，包含读（r）、写（w）和执行（x）权限。执行权限对于文件通常被忽略，而对于文件夹，表示是否允许访问其内容。HDFS还支持安全模式，以增强数据保护和管理。

Hadoop的优点包括高容错性、适合批处理和大数据处理、以及可构建在廉价机器上。然而，它在低延迟数据访问、小文件存储和并发写入文件时的随机修改方面存在不足。

总结起来，Hadoop提供了高效、可靠的分布式计算和存储解决方案，通过其核心组件之间的协作，为大规模数据处理提供了强大的支持。虽然在某些特定场景下存在局限性，但其广泛的应用场景和灵活性使其成为大数据处理领域不可或缺的工具。