大数据:HDFS面试题收集(五)

Hdfs 原理

读写过程

https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/79797565

存储机制

https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/79797569

HDFS FSimageedit合并过程

https://blog.csdn.net/WYpersist/article/details/80069726

Hdfs 上传文件和下载文件的流程

https://blog.csdn.net/WYpersist/article/details/80044958

Hdfs block size 128MB,那么300MB的文件大小,如何切分

分成3块。两块分别是128MB,另一块是54MB

看这两篇文章

https://blog.csdn.net/WYpersist/article/details/80044792

https://blog.csdn.net/WYpersist/article/details/80044776

怎么导数据到hdfs

什么是HDFS,它的存储机制?


HDFSHadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,坦白说HDFS是一个不错的分布式文件系统,它有很多的优点,但也存在有一些缺点,包括:不适合低延迟数据访问、无法高效存储大量小文件、不支持多用户写入及任意修改文件。

 

有一个文件FileA100M大小。ClientFileA写入到HDFS上。

HDFS按默认配置。

HDFS分布在三个机架上Rack1Rack2Rack3

a. ClientFileA64M分块。分成两块,block1Block2;

b. ClientnameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①——>

c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②———>

Block1: host2,host1,host3

Block2: host7,host8,host4

原理:

    NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。

    clientDataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;

    副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。

    client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;

    副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。

d. clientDataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

流式写入过程,

    1>64Mblock164kpackage划分;

    2>然后将第一个package发送给host2;

    3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时clienthost2发送第二个package

    4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package

    5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。

    6>host2,host1,host3NameNodehost2Client发送通知,说消息发送完了。如图粉红颜色实线所示。

    7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线

    8>发送完block1后,再向host7host8host4发送block2,如图蓝色实线所示。

    9>发送完block2后,host7,host8,host4NameNodehost7Client发送通知,如图浅绿色实线所示。

    10>clientNameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。

分析,通过写过程,我们可以了解到:

1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。

在执行读或写的过程中,NameNodeDataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。

如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。

挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/wypersist/article/details/80262303