这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第8天

一、HDFS基本介绍

分布式文件系统

• 大容量

更多的机器，更多的存储介质

• 高可靠

多个副本提高容错能力

• 低成本

不需要高端硬件来扩容

HDFS功能特性

• 分布式

受GFS启发，用Java实现的开源系统，没有实现完整的POSIX文件系统语义

• 容错

自动处理、规避多种错误场景，例如常见的网络错误、机器宕机等。

• 高可用

一主多备模式实现元数据高可用，数据多副本实现用户数据的高可用

• 高吞吐

Client直接从DataNode读取用户数据，服务端支持海量client并发读写

• 可扩展

支持联邦集群模式，DataNode数量可达 10w级别

• 廉价

只需要通用硬件，不需要定制高端的昂贵硬件设备

二、架构原理

元数据节点NameNode

• 维护目录树

维护目录树的增删改查操作，保证所有修改都能持久化，以便机器掉电不会造成数据丢失或不一致。

• 维护文件和数据块的关系

文件被切分成多个块，文件以数据块为单位进行多副本存放

• 维护文件块存放节点信息

通过接收DataNode的心跳汇报信息，维护集群节点的拓扑结构和每个文件块所有副本所在的DataNode类表。

• 分配新文件存放节点

Client创建新的文件时候，需要有NameNode来确定分配目标DataNode

数据节点DataNode

• 数据块存取

DataNode需要高效实现对数据块在硬盘上的存取

• 心跳汇报

把存放在本机的数据块列表发送给NameNode,以便NameNode能维护数据块的位置信息，同时让NameNode确定该节点处于正常存活状态

• 副本复制
  • 1.数据写入时Pipeline I0操作
  • 2.机器故障时补全副本

三、关键设计

分布式存储系统基本概念

• 容错能力

能够处理绝大部分异常场景，例如服务器宕机、网络异常、磁盘故障、网络超时等。

• 一致性模型

为了实现容错，数据必须多副本存放，一致性要解决的问题是如何保障这多个副本的内容都是一致的

• 可扩展性

分布式存储系统需要具备横向扩张scale-out的能力

• 节点体系

常见的有主从模式、对等模式等，不管哪种模式，高可用是必须的功能。

• 数据放置

系统是由多个节点组成，数据是多个副本存放时，需要考虑数据存放的策略。

• 单机存储引擎

在绝大部分存储系统中，数据都是需要落盘持久化，单机引擎需要解决的是根据系统特点，如何高效得存取硬盘数据。

NameNode目录树维护

fsimage

• 文件系统目录树
• 完整的存放在内存中
• 定时存放到硬盘上
• 修改是只会修改内存中的目录树

EditLog

• 目录树的修改日志
• client更新目录树需要持久化EditLog后才能表示更新成功
• EditL og可存放在本地文件系统，也可存放在专用系统上NameNode HA方案
• 一个关键点就是如何实现EditLog共享

NameNode数据放置

数据块信息维护

• 目录树保存每个文件的块id
• NameNode维护了每个数据块所在的节点信息
• NameNode根据DataNode汇报的信息动态维护位置信息
• NameNode不会持久化数据块位置信息

数据放置策略

• 新数据存放到哪写节点
• 数据均衡需要怎么合理搬迁数据
• 3个副本怎么合理放置

DataNode

数据块的硬盘存放

• 文件在NameNode已分割成block
• DataNode以block为单位对数据进行存取

启动扫盘

• DataNode需要知道本机存放了哪些数据块
• 启动时把本机硬盘上的数据块列表加载在内存中