HDFS基础

HDFS优缺点

优点

高容错性

数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。

某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。

适合处理大数据

数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；

文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

缺点

不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。

无法高效的对大量小文件进行存储。

存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

不支持并发写入、文件随机修改。

一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

HDFS架构

1）NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。

（1）管理HDFS的名称空间；

（2）配置副本策略；

（3）管理数据块（Block）映射信息；

（4）处理客户端读写请求。

2）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。

（1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；

（2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

3）DataNode：就是Slave。NameNode

下达命令，DataNode执行实际的操作。

（1）存储实际的数据块；

（2）执行数据块的读/写操作。

4）Client：就是客户端。

（1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；

（2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；

（3）与DataNode交互，读取或者写入数据；

（4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；

（5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；

3、 HDFS 文件块大小 HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。

目前主流配置为128M和256M，具体最优速度看硬盘读写速度。

HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；

如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。

HDFS入门讲义（二） | 青训营笔记