Hadoop分布式文件系统 (HDFS)_hdfs 多少副本

Hadoop分布式文件系统

简介

​ HDFS(Hadoop distribute file system) 是Hadoop核心组成，是分布式存储服务

​ 分布式文件系统能够横跨多态计算机。在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

​ HDFS是分布式文件系统的一种

概念

​ HDFS通过统一的命名空间目录树 来定位文件

​ 通过多态服务器联合实现其功能，集群中的服务器有各自的角色（分布式的本质是拆分，各司其职）

• 典型的 Master/Slave 【主从】架构

  HDFS 集群往往是一个NameNode + 多个 DataNode 组成

  NameNode是集群的主节点，DataNode是集群的从节点

  HA架构有两个NameNode，联邦机制

• 分快存储（block机制）

  HDFS中的文件在物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数来确定

  Hadoop 2.X 版本中默认的 block 是：128M

• 命名空间

  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，将文件保存在这些目录中。

  文件系统名字空间的层次结构和大多数文件系统类似：可以创建、删除、移动、重命名文件等

  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

  HDFS提供一个抽象目录树 ，访问形式 hdfs://namenode主机名:port文件路径

  ​ 如：hdfs://linux121:9000/test/inpu

• NameNode 元数据管理

  将目录结构及文件分块位置信息称为元数据

  NameNode的元数据记录每一个文件所对应的block信息（block id、所在DataNode节点的信息）

• DataNode 数据存储

  文件的各个block的具体存储管理由DataNode节点承担；一个block会有多个DataNode来存储

  DataNode会定时向NameNode来汇报自己持有的block信息

• 副本机制

  出于容错考虑，文件的所有block均会有副本。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量。

  副本数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。

  副本数默认为：3

  副本的数量超过 DataNode 节点数量时，以 DataNode 数量为上限

• 一次写入，多次读出

  HDFS 设计时按照 一次写入，多次读出的场景 进行设计的。

  不支持文件的随机修改（更新），支持追加写入

  HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，但不适合用做网盘等应用。主要原因有：修改不方便、延迟大、网络开销大、成本高

架构

• NameNode（nn）：HDFS集群的管理者，Master
  • 维护并且管理HDFS的名称空间
  • 维护副本策略
  • 记录文件块信息的映射信息
  • 负责客户端读写请求
• DataNode（dn）：执行实际操作，Slave
  • 保存实际的数据块
  • 负责数据的读写
• Client：客户端
  • 上传文件时负责进行文件的切分（block），然后进行上传
  • 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息
  • 读取或者写入的时候，与DataNode交互进行读写
  • 使用一些命令来管理、访问HDFS

shell命令操作HDFS

• 基本语法

  方式一：bin/hadoop fs 具体命令

  方式二：bin/hadoop dfs 具体命令

• 查看全部命令

  bin/hdfs dfs
  

HDFS的操作命令大多数等同于Linux下的操作，只不过需要在命令前添加 -

查看命令参数

• -help ：输出这个命令的参数 hadoop fs -help 命令

  如： hadoop fs -help rm