微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

Hadoop之HDFS概述

1.HDFS产生背景及定义

1)随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

2)HDFS定义

HDFS (Hadoop distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

2.HDFS优缺点

HDFS优点

1)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。
一个副本丢失以后,它可以自动恢复。

2)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。

3)可构建在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性。

HDFS缺点

1)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。

2)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;
  • 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。

3)不支持并发写入、文件随机修改

3.HDFS组成架构

                  

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)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

3)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;

4)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。

4.HDFS块大小(面试重点)

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,认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M,1.x版本中是64M。

思考:为什么块的大小不能设置太小,也不能设置太大?

(1)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;
(2)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。

总结:HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

 

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 [email protected] 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐