HDFS體系架構（最全）

參考博客：https://blog.csdn.net/Lord_War/article/details/78727049

匯總：https://www.cnblogs.com/meet/p/5439805.html

NN:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5081112.html

DN:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5081183.html

CLIENT:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5081200.html

輔以：《hadoop中NameNode、DataNode、Secondary、NameNode、ResourceManager、NodeManager 介紹》

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HDFS總體架構

HDFS 采用Master/Slave的架構來存儲數據，這種架構主要由四個部分組成，分別為HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。一個HDFS集群是由一個NameNode和一定數目的DataNode組成的。NameNode是一個中心服務器，負責管理文件系統的名字空間 (Namespace )及客戶端對文件的訪問。集群中的DataNode一般是一個節點運行一個DataNode進程，負責管理它所在節點上的存儲。

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HDFS架構解析

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（1）client

可能會有人有疑問，什么是client，Client是不是就是每位開發人員的電腦？是不是每個作業提交所在節點的機器，是不是....等？很多疑惑。基于此，我來給大家解答迷惑。

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???? ?HDFS的Client是處于如下的一個位置，當然，這幅圖只是一個引子罷了，不是固定的模板哈。

Client（代表用戶）通過與 NameNode和DataNode 交互訪問HDFS中的文件。Client 提供了一個類似 POSIX 的文件系統接口供用戶調用。

　 　（POSIX 表示可移植操作系統接口(Portable Operating System Interface ，縮寫為 POSIX )，POSIX標準定義了操作系統應該為應用程序提供的接口標準，是IEEE為要在各種UNIX操作系統上運行的軟件而定義的一系列API標準的總稱，其 正式稱呼為IEEE 1003，而國際標準名稱為ISO/IEC 9945。）

? ? ? ?想說的是，在hadoop生態各組件里，分別有其對應的Client。比如，在HDFS里，在分析其原理時，是HDFS Client。同理，在Mapreduce里，是Mapreduce Client。

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注意：

? ? ???訪問HDFS的程序或HDFS shell命令都可以稱為HDFS的客戶端(client )。這只是部分而已。

????在 HDFS的客戶端中至少需要指定HDFS集群配置中的NameNode地址以及端口號信息，或者通過配置HDFS的core-site.xml配置文件來 指定。一般可以把客戶端和HDFS節點服務器放在同一臺機器上。但其前提是機器資源允許，并且我們能夠接受不可靠的應用程序代碼所帶來的穩定性降低的風 險。

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重要啊：

????? ?（即HDFS的Client）客戶端是用戶和HDFS進行交互的手段，HDFS提供了各種各樣的客戶端，包括命令行接口、Java API, Thrift接口、C語言庫、用戶空間文件系統〔Filesystem in Userspace,FUSE)等。

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如master、slave1、slave2這樣的非HA集群 ?+ ?client。

?或者?master1、master2、slave1、slave2、slave3這樣的HA集群 ?+ ?client。

? ? ??HDFS客戶端就是用來訪問這個hadoop文件系統的機器，它可以是裝有hadoop的機器，也可以是沒有裝hadoop的機器。

? ? ? 如果你的機器裝有hadoop，那你這臺機器既是服務器，又是客戶端。

? ? ?有人很好奇會問我，那為什么要這樣來規劃呢？是為了如client單獨來安裝如azkaban、oozie、flume、sqoop等（我這里指的是單節點的這些組件哈），只是為了初學學習罷了。這樣即可以與集群方便管理。

???? ?在實際的開發環境中，在集群環境中開發往往存在很多安全隱患，例如集群文件被誤刪等等，所以一般的開發工作都是本地完成開發的。本地做MR開發時，由于沒有hadoop環境，所以調試工作往往變的很難進行，所以在本地搭建一個hadoop client，不僅能提供本地調試環境，還能從直接從本地訪問到hdfs 數據和提交任務到hadoop環境中。你可以在本地運行MR，不登陸服務器就能查看數據。

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那之間怎么來連接呢？

????（1）做好ssh免密碼通信

????（2）將如hadoop、spark等這樣的集群，scp一份到client機器上即可。

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?在windows環境下搭建hadoop client 客戶端模式搭建
http://blog.csdn.net/u013181284/article/details/70172119

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（2）NameNode

NameNode就是HDFS的Master架構，主要負責HDFS文件系統的管理工作，具體包括名稱空間(namespace)管理，文件Block管理。

（1）名稱空間(namespace)管理：它維護著文件系統樹(filesystem tree)以及文件樹中所有的文件和文件夾的元數據(metadata)。管理這些信息的文件有兩個，分別是Namespace 鏡像文件(fsimage)和操作日志文件(edit log)，這些信息被Cache在RAM中，當然，這兩個文件也會被持久化存儲在本地硬盤。

（2）文件Block管理:Namenode記錄著每個文件中各個塊所在的數據節點的位置信息（元數據信息），從NameNode中你可以獲得每個文件的每個塊所在的DataNode。但是他并不持久化存儲這些信息，因為這些信息NameNode會在每次啟動系統時動態地重建這些信息。

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這些元數據信息主要為:

　　　　“文件名 -> 數據塊‘’映射

　　　　“數據塊 -> DataNode列表”映射

　　其中，"文件名 -> 數據塊"保存在磁盤上進行持久化存儲，需要注意的是NameNode上不保存‘’數據塊 -> DataNode列表”映射，該列表是通過DataNode上報給NameNode建立起來的。NameNode執行文件系統的名稱空間(namespace)操作，例如打開、關閉、重命名文件和目錄，同時決定文件數據塊到具體DataNode節點的映射。

　

（3）DataNode

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HDFS的管理節點是NameNode，用于存儲并管理元數據。那么具體的文件數據存儲在哪里呢?DataNode就是負責存儲數據的組件，一個數 據塊Block會在多個DataNode中進行冗余備份;而一個DataNode對于一個塊最多只包含一個備份。所以可以簡單地認為DataNode上存儲了數據塊ID和數據塊內容，以及它們的映射關系。一個HDFS集群可能包含上千個DataNode節點，這些DataNode定時和NameNode進行通信，接受NameNode的指令，為了減輕NameNode的負擔，NameNode上并不永久保存哪個DataNode上有哪些數據塊的信息，而是通過DataNode啟動時的上報來更新NameNode上的映射表。【這個和上述講解namenode的職責是一樣的】?DataNode和NameNode建立連接后，就會不斷地和NameNode保持聯系，反饋信息中也包含了NameNode對DataNode的一些命 令，如刪除數據庫或者把數據塊復制到另一個DataNode。應該注意的是:NameNode不會發起到DataNode的請求，在這個通信過程中，它們 嚴格遵從客戶端/服務器架構。

　　當然DataNode也作為服務器接受來自客戶端的訪問，處理數據塊讀/寫請求。DataNode之間還會相互通信，執行數據塊復制任務，同時，在客戶端執行寫操作的時候，DataNode之間需要相互配合，以保證寫操作的一致性。

　　DataNode是文件系統Worker中的節點，用來執行具體的任務:存儲文件塊，被客戶端和NameNode調用。同時，它會通過心跳(Heartbeat)定時向NameNode發送所存儲的文件塊信息。

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（4）SecondaryNameNode

和NameNode最相關的還有一個概念就是Secondary NameNode，其主要是定時對NameNode的數據snapshots進行備份，這樣可盡量降低NameNode崩潰之后導致數據丟失的風險，其所做的工作就是從NameNode獲得fsimage和edits后把兩者重新合并發給NameNode，這樣，既能減輕NameNode的負擔又能安全地備份，一旦HDFS的Master架構失效，就可以借助Secondary NameNode進行數據恢復。但是輔助Namenode總是落后于主Namenode，所以在Namenode宕機時，數據丟失是不可避免的。通常，Secondary Namenode 運行在一個單獨的物理機上，因為合并操作需要占用大量的CPU時間以及和Namenode相當的內存。

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3.1NameNode的目錄結構如下：

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${dfs.name.dir}/current/VERSION

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???/edits

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???/fsimage

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???/fstime

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3.2Secondary NameNode的目錄結構如下：

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${fs.checkpoint.dir}/current/VERSION

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?/edits

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?/fsimage

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?/fstime

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???/previous.checkpoint/VERSION

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? /edits

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? /fsimage

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? /fstime

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如上圖，Secondary NameNode主要是做Namespace image和Edit log合并的。

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那么這兩種文件是做什么的？當客戶端執行寫操作，則NameNode會在edit log記錄下來，（我感覺這個文件有些像Oracle的online redo logo file）并在內存中保存一份文件系統的元數據。

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Namespace image（fsimage）文件是文件系統元數據的持久化檢查點，不會在寫操作后馬上更新，因為fsimage寫非常慢（這個有比較像datafile）。

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由于Edit log不斷增長，在NameNode重啟時，會造成長時間NameNode處于安全模式，不可用狀態，是非常不符合Hadoop的設計初衷。所以要周期性合并Edit log，但是這個工作由NameNode來完成，會占用大量資源，這樣就出現了Secondary NameNode，它可以進行image檢查點的處理工作。步驟如下：

（1）? ?? ? Secondary NameNode請求NameNode進行edit log的滾動（即創建一個新的edit log），將新的編輯操作記錄到新生成的edit log文件；

（2）? ?? ? 通過http get方式，讀取NameNode上的fsimage和edits文件，到Secondary NameNode上；

（3）? ?? ? 讀取fsimage到內存中，即加載fsimage到內存，然后執行edits中所有操作（類似OracleDG，應用redo log），并生成一個新的fsimage文件，即這個檢查點被創建；

（4）? ?? ? 通過http post方式，將新的fsimage文件傳送到NameNode；

（5）? ?? ? NameNode使用新的fsimage替換原來的fsimage文件，讓（1）創建的edits替代原來的edits文件；并且更新fsimage文件的檢查點時間。

整個處理過程完成。

Secondary NameNode的處理，是將fsimage和edites文件周期的合并，不會造成nameNode重啟時造成長時間不可訪問的情況。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的HDFS体系架构介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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