HDFS 原理与应用 | 青训营笔记

十二71
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这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第 3 天

1. HDFS 基本介绍

Windows 文件系统：NTFS

Linux 文件系统：BTRFS、ZFS、XFS、EXT4

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）

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HDFS 功能特性：

  1. 分布式：受 GFS 启发，用 Java 实现的开源系统，没有实现完整的 POSIX 文件系统的语义
  2. 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
  3. 高可用：一主多备模式实现袁术高可用，数据多副本实现用户数据的高可用
  4. 高吞吐：Client 直接从 DataNode 读取用户数据，服务端支持海量 Client 读写
  5. 可扩展：支持联邦集群模式，DataNode 数量高达 10W 级别
  6. 廉价：只需要通用硬件，不需要定制高端的昂贵硬件设备

2. 架构原理

Client 写流程：

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Client 读流程：

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元数据节点 NameNode：

  • 维护目录树：维护目录树的增删改查，保证所有数据修改都能持久化，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：文件被切分成多个快，文件以数据快为单位进行多副本存放。
  • 维护文件快存放节点信息：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，需要 NameNode 来确定目标 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：数据写入时 Pipeline IO 操作；机器故障时补全副本。

3. 关键设计

分布式存储系统基本概念：

  1. 容错能力：能够让绝大部分异常场景，例如服务器当即、网络异常、硬盘故障、网络超时等。
  2. 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多个副本的内容都是一致的。
  3. 可扩展性：分布式存储系统需要具备横向扩张 scale-out 的能力。
  4. 节点体系：常见的有主从模式、对等模式，不管哪种模式，高可用是必须的功能。
  5. 数据放置：系统是由多个节点组成，数据是多个副本存放时，需要考虑存放的策略。
  6. 单机存储引擎：在绝大多数存储系统中，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，如何高效地存取硬盘数据。

NameNode 目录是维护

  • fsimage

    • 文件系统目录树
    • 完整的存放在内存
    • 定时存放到硬盘上
    • 修改时指挥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
    • EditLog 可存放在本地文件系统，也可存放在专用系统上
    • NameNode HA 方案一贯关键点就是如何实现 EditLog 共享

NameNode 数据放置

  • 数据快信息维护

    • 目录树保存了每个文件的块 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

  • 数据块放置策略

    • 新数据存放到哪个写节点
    • 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
    • DateNode 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

HDFS 写异常处理

情景：文件写了一半，client 自己挂掉了。可能产生的问题：

  • 副本不一致
  • Lease 无法释放

租约：Client 要修改一个文件，需要通过 NameNode 上锁，这个所就是租约（Lease）

解决办法：Lease Recovery

情景：文件写入过程中，DataNode 侧出现异常挂掉了。

异常出现的时机：

  • 创建连接时
  • 数据传输时
  • complete 阶段

解决办法：Pipeline Recovery

HDFS 读异常处理

情景：读取文件的过程，DataNode 侧出现异常挂掉了

解决办法：节点 Failover

增强情景：节点半死不过，读取很慢

旁路系统

Balancer：均衡 DataNode 的容量

Mover：确保副本放置符合策略要求

控制面建设

可观测性设施：

  • 指标埋点
  • 数据采集
  • 访问日志
  • 数据分析

运维体系建设

  • 运维操作需要平台化
  • NameNode 操作复杂
  • DataNode 机器规模庞大
  • 组件控制面 API
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