原创 HDFS入门基础学习总结

发布时间:2020-06-09 16:19:01 浏览 888 来源:博学谷 作者:照照

    HDFS全称就是Hadoop分布式文件系统,作为Hadoop的核心组件,它提供了最底层的分布式存储服务。本文整理了HDFS设计目标和HDFS的重要特性等等内容,下面一起来看HDFS入门基础学习总结吧~

     

    HDFS入门

     

    1HDFS设计目标

     

    1)硬件故障是常态,HDFS将有成百上千的服务器组成,每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。

     

    2HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读取数据。HDFS被设计成适合批量处理,而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间,更注重数据访问的高吞吐量。

     

    3)典型的HDFS文件大小是GBTB的级别。所以,HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽,一个集群中支持数百个节点,一个集群中还应该支持千万级别的文件。

     

    4)大部分HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题,使高吞吐量的数据访问成为可能。

     

    5)移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好。

     

    6)在异构的硬件和软件平台上的可移植性。这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用HDFS作为平台。

     

    2HDFS的重要特性

     

    HDFS入门基础学习绕不开的一个知识点就是HDFS的重要特性。首先,HDFS是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间目录树来定位文件;其次,HDFS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。

     

    1master/slave架构

    HDFS采用master/slave架构。一般一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode组成。NamenodeHDFS集群主节点,DatanodeHDFS集群从节点,两种角色各司其职,共同协调完成分布式的文件存储服务。

     

    2)分块存储

    HDFS 中的文件在物理上是分块存储(block)的,块的大小可以通过配置参数来规定,默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M

     

    3)名字空间

    HDFS支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录, 然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似:用户可以创建、删除、移动或重命名文件。Namenode 负责维护文件系统的名字空间,任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被 Namenode 记录下来。

     

    4Namenode元数据管理

    我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。Namenode负责维护整个hdfs 文件系统的目录树结构,以及每一个文件所对应的block块信息(blockid,及所在的datanode服务器)。

     

    5Datanode数据存储

    文件的各个block的具体存储管理由datanode节点承担。每一个block都可以在多个 datanode 上。

     

    6)副本机制

    为了容错,文件的所有block都会有副本。每个文件的block大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变。

     

    7)一次写入,多次读出

    HDFS是设计成适应一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。正因为如此,HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务,并不适合用来做网盘等应用,因为修改不方便,延迟大,网络开销大,成本太高。

     

    以上就是HDFS入门基础学习总结,大家都掌握了其中的精华内容了吗?关于HDFS更深入的进阶学习内容,博学谷资讯大数据栏目将在今后更新,敬请期待吧~

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