大数据Hadoop之HDFS概述

HDFS概述

1.1 HDFS产生及定义

随着数据量越来越大,在一个操作系统存储不下所有的数据,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。

1.2 HDFS定义

HDFS(Hadoop Distnbuted File System),它是一个文件系统,用来存储文件,通过目录树来定位文件;其次,他是分布式的,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,且比支持文件的修改。适合用来做数据分析,不适合用来做网盘应用。

1.2 HDFS优缺点

1.2.1优点

1)高容错性

(1)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。

(2)某个副本丢失以后,它可以自动恢复。

2)适合处理大数据

(1)数据规模:能够处理数据规模达到GB, TB, 甚至PB级别的数据;

(2)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。

1.2.2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。

(1)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。

(2)小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。

(1)一个文件只能有一个写,不允许多个线程同时写;

(2)仅支持数据append(追加),不支持文件的随机修改。

1.3HDFS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)管理数据块策略;

(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曾删改查操作。

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.

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