在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
今天继续梳理的知识点是HDFS的基本原理,主要内容包括NameNode概述、DataNode概述、HDFS的工作机制(HDFS写数据流程和HDFS读数据流程),总之全文都是总结的学习干货,希望对于相信大数据的朋友能够有一些帮助,下面我们一起来学习并理解以下的内容吧!
1、NameNode概述
NameNode是HDFS的核心,相信这一点大家都知道,所以NameNode也被称为Master。NameNode仅存储HDFS的元数据:文件系统中所有文件的目录树,并跟踪整个集群中的文件。NameNode不存储实际数据或数据集。数据本身实际存储在DataNodes中。NameNode知道HDFS中任何给定文件的块列表及其位置。使用此信息NameNode知道如何从块中构建文件。NameNode并不持久化存储每个文件中各个块所在的 DataNode 的位置信息,这些信息会在系统启动时从数据节点重建。NameNode对于HDFS至关重要,当NameNode关闭时,HDFS / Hadoop集群无法访问。总结一下,NameNode是Hadoop集群中的单点故障。NameNode所在机器通常会配置有大量内存(RAM)。
2、DataNode概述
DataNode负责将实际数据存储在HDFS中。DataNode也称为Slave。NameNode和DataNode会保持不断通信。DataNode启动时,它将自己发布到NameNode并汇报自己负责持有的块列表。当某个DataNode关闭时,它不会影响数据或群集的可用性。NameNode将安排由其他DataNode管理的块进行副本复制。DataNode所在机器通常配置有大量的硬盘空间。因为实际数据存储DataNode中。DataNode会定期向NameNode发送心跳,如果NameNode长时间没有接受到DataNode发送的心跳, NameNode就会认为该DataNode失效。block汇报时间间隔取参数dfs.blockreport.intervalMsec,参数未配置的话默认为6小时。
3、HDFS的工作机制
NameNode负责管理整个文件系统元数据;DataNode负责管理具体文件数据块存储;Secondary NameNode协助NameNode进行元数据的备份。HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向NameNode申请来进行。HDFS写数据流程和HDFS读数据流程总结如下:
(1)HDFS写数据流程
A.client发起文件上传请求,通过RPC与NameNode建立通讯,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在,返回是否可以上传;
B.client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上;
C.NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配,返回可用的DataNode的地址,如:A、B、C;
D.client请求3台DataNode中的一台A上传数据(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),A收到请求会继续调用B,然后B调用C,将整个pipeline建立完成,后逐级返回client;
E.client开始往A上传第一个block,以packet为单位(默认64K),A收到一个packet就会传给 B,B 传给 C;A 每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
F.数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输,在pipeline反方向上,逐个发送ack(命令正确应答),最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipeline ack发送给client;
G.当一个block传输完成之后,client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。
(2)HDFS读数据流程
A、Client 向 NameNode 发起 RPC 请求,来确定请求文件 block 所在的位置;
B.NameNode 会视情况返回文件的部分或者全部block 列表,对于每个block,NameNode 都会返回含有该block副本的DataNode地址;
C.这些返回的DN地址,会按照集群拓扑结构得出 DataNode 与客户端的距离,然后进行排序,排序两个规则:网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前;心跳机制中超时汇报的DN 状态为STALE,这样的排靠后;
D.Client 选取排序靠前的DataNode来读取block,如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据;
E.底层上本质是建立Socket Stream(FSDataInputStream),重复的调用父类DataInputStream的read方法,直到这个块上的数据读取完毕;
F.当读完列表的block后,若文件读取还没有结束,客户端会继续向NameNode获取下一批的block列表;
G.读取完一个block都会进行checksum验证,如果读取DataNode时出现错误,客户端会通知 NameNode,然后再从下一个拥有该block副本的DataNode继续读。
H.read 方法是并行的读取block信息,不是一块一块的读取;NameNode只是返回Client 请求包含块的DataNode地址,并不是返回请求块的数据;
I.最终读取来所有的block会合并成一个完整的最终文件。
以上就是HDFS基本原理总结的全部内容了,大家都理解了吗?如果觉得本文总结的干货有用,不妨把文章分享出去,让更多的人看到~
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
大数据专业学习难度大吗?需要学习什么技术?
众所周知,大数据专业是目前互联网行业中高薪岗位之一。然而看到高薪的机会,大部分同学立刻行动投入大数据专业的学习中,也有一部分同学发表自己的疑问:大数据专业这样高薪是否学习难度非常大?如果从事大数据专业工作,需要学习什么技术呢?
13965
2019-09-02 19:04:37
为什么要学Kylin开发教程?学了有什么用?
为什么要学Kylin开发教程?学了有什么用?首先我们要明白,Kylin就是为了解决海量数据的数据分析需求而存在的。如今正是大数据的时代,因而想要完全掌握大数据技术,学习Kylin开发就显得尤为重要。下面小编将为大家详细介绍学习Kylin开发教程的原因和相关课程,感兴趣的同学一起看下去吧!
5979
2019-11-12 20:20:54
程序员常用数据库有哪些?
数据库就是数据存储的仓库,任何互联网产品都需要使用数据库保存运营过程中所产生的各种数据。SQL是一种数据库查询语言和程序设计语言,主要就是用于管理数据库中的数据,如存取数据、查询数据、更新数据等。在大数据技术不断提升与应用的市场背景下,数据库技术也得到很大的发展,目前数据库产品非常多,最常用的数据库有:Oracle、DB2、MongoDB、SQLServer、MySQL等。
10004
2019-12-05 18:48:08
数据仓库与数据库的区别是什么?
相信大数据学习者对于数据仓库与数据库并不陌生,两者都是通过数据库软件实现存放数据的地方,从这个意义上来看,它们似乎没有多大的差别。但是再深入一点分析,我们会发现无论是从数据量还是作用来讲,两者的区别都是巨大的。为了更清楚的分辨数据仓库与数据库,下面我们具体来聊聊数据仓库与数据库的区别。
15605
2020-06-05 11:06:23
物联网和大数据可应用在哪些领域?
物联网和大数据是近年来最受媒体和企业关注的两大宏观技术趋势。两者也并驾齐驱,物联网旨在特定组织或环境中创建一个互联网络,使用该网络来收集数据并集中执行特定功能。物联网部署会生成大量以前未开发的数据,自动执行以前靠手动操作的任务。为了理解这些数据使自动化有意义需要对这些数据进行分析。
5491
2021-05-24 14:55:15