东莞站福公司工资,云服务器产品介绍,图片制作成视频的手机软件,网站建设域名是什么HDFS 是 Hadoop 生态系统中的分布式文件系统#xff0c;设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点#xff0c;适合运行在廉价硬件上。
1. HDFS 的设计思想
HDFS 的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题#xff0c;其核心设计思想…HDFS 是 Hadoop 生态系统中的分布式文件系统设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点适合运行在廉价硬件上。
1. HDFS 的设计思想
HDFS 的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题其核心设计思想包括
1分布式存储 - 数据被分割成多个块Block并分布存储在集群中的多个节点上。 - 每个数据块默认大小为 128MB 或 256MB可以根据需求配置。
2高容错性 - 通过数据冗余默认 3 副本确保数据可靠性。 - 如果某个节点故障系统可以从其他节点的副本中恢复数据。
3高吞吐量 - 适合批量数据处理而不是低延迟的随机读写。 - 通过流式数据访问模式优化了大文件的读写性能。 (4廉价硬件 - 设计运行在普通商用硬件上通过软件层面的容错机制弥补硬件可靠性不足的问题。
5数据本地性 - 将计算任务调度到存储数据的节点上减少数据传输开销提高处理效率。
6一次写入多次读取 - 适合写入一次、读取多次的场景不支持文件的随机修改。 2. HDFS 的框架结构
HDFS 采用主从架构Master-Slave主要由以下组件组成 1NameNode主节点 NameNode 是 HDFS 的核心组件负责管理文件系统的元数据。
主要职责维护文件系统的命名空间如目录树、文件信息。管理数据块Block与 DataNode 的映射关系。处理客户端的元数据请求如打开、关闭、重命名文件。NameNode 是单点故障SPOF因此通常需要配置高可用性HA方案如使用双 NameNodeActive-Standby。 2DataNode从节点 DataNode 是工作节点负责存储实际的数据块。 主要职责存储和检索数据块。定期向 NameNode 发送心跳信号和数据块报告。执行数据块的创建、删除和复制操作。DataNode 通常是集群中的多个节点共同提供分布式存储能力。 3Secondary NameNode辅助节点
Secondary NameNode 不是 NameNode 的备份而是辅助 NameNode 完成元数据的管理。 主要职责定期合并 NameNode 的编辑日志EditLog和文件系统镜像FsImage减少 NameNode 的启动时间。不提供故障恢复功能。 4客户端Client
客户端是与 HDFS 交互的应用程序或用户工具。 主要职责与 NameNode 通信获取元数据如文件位置。与 DataNode 通信读写数据块。 3. HDFS 的工作流程 1文件写入流程 1. 客户端向 NameNode 请求写入文件。 2. NameNode 检查文件是否存在并确定数据块存储的 DataNode 列表。 3. 客户端将数据块写入第一个 DataNode第一个 DataNode 将数据复制到第二个 DataNode依此类推。 4. 写入完成后客户端通知 NameNodeNameNode 更新元数据。 2文件读取流程 1. 客户端向 NameNode 请求读取文件。 2. NameNode 返回文件的数据块位置DataNode 列表。 3. 客户端直接从 DataNode 读取数据块。 3数据块复制流程 当某个 DataNode 故障或数据块损坏时NameNode 会检测到并触发数据块的复制操作确保数据冗余。 4. HDFS 的核心特性 1高可靠性 - 通过数据冗余默认 3 副本确保数据不会丢失。 - NameNode 的高可用性HA方案进一步提升了系统的可靠性。 2高扩展性 - 可以通过增加 DataNode 节点来扩展存储容量和处理能力。 - 支持 PB 级甚至 EB 级数据存储。 3高吞吐量 - 适合批量数据处理能够高效地读写大文件。 - 通过数据本地性优化计算任务的执行效率。 4廉价硬件支持 - 设计运行在普通商用硬件上降低了成本。 5一次写入多次读取 - 适合数据仓库、日志存储等场景但不适合频繁修改的文件。 HDFS 是一个分布式文件系统设计用于存储和处理超大规模数据集。其核心设计思想包括分布式存储、高容错性、高吞吐量和廉价硬件支持。HDFS 的框架结构由 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 组成采用主从架构。HDFS 适合大数据批处理场景但不适合低延迟的随机读写和频繁修改的文件。
