hadoop之HDFS架构详解_hadoop上轮询策略还有什么

HDFS是hadoop的三驾马车之一，是一种大规模分布式文件存储系统。

 

使用HDFS存储的场景是：当数据集大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区，并存储到若干台独立的计算机上。

 

HDFS的设计特点：

• 超大文件

• 流式数据访问

• 低成本

• 数据一致性

• 高吞吐率

• 易扩展

• 高容错

 

下面我们解剖一下HDFS的设计实现，来分析HDFS是如何体现其特点的。

（说明：以下内容 基于 hadoop v2.7.7）

提醒：本次内容有点多，是后续hadoop学习的基础，是从原理上了解什么是大数据的基础，必须努力啃下这块无聊的硬骨头

 

 

如果觉得这篇文章对您有帮助，欢迎关注公众号 “学点儿编程”，公众号不断推送干货文章！

 

我们先了解一下HDFS的存储思路，方便理解HDFS的总体架构。

场景：一个大小为10GB的文件，是如何存储到HDFS中的

从HDFS的设计思路上，主要用于解决超大文件的存储（上面图中以存储10GB文件为例）

第一步：在存储前会先对待存储文件进行块切分，上面示例中每块大小是 128MB（每块大小可配置），总共需要切分80块。

第二步：NameNode会记录当前待存储文件的分块信息，并根据DataNode各个节点的存储情况，给出每个数据块的存储位置。

第三步：根据NameNode的分配策略，80个数据块分别存储到对应的DataNode节点，并向NameNode汇报存储结果。

 

说明：

（1）上面示意图只是描述了每个数据块1个副本的存储情况，生产环境中为提高数据的可用性，一般会设置1个以上的副本（默认是3份）。多副本存储思路和上面思路类似。

（2）有朋友估计在想，如果不够128MB的整数倍怎么办。

HDFS的处理思路是，最后一块仍然会作为一个独立的数据块，但磁盘的实际占用以最后一块实际大小为准。

（3）每个DataNode可指定1个或多个磁盘目录，当指定多个磁盘目录时，随着写入数据越来越多，容易出现各目录下数据不均衡的问题。为避免不均衡问题，可参考以下配置策略：

• 多目录配置方法

<property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value></property>

• hadoop写入文件有两种策略：

        1. 轮询方式（默认） 

               RoundRobinVolumeChoosingPolicy

        2. 根据可用空间的大小来判断写入 

               AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy

       通过以下参数来设置使用哪种策略来写入（下面配置是采用策略2）

<property>    <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name>    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value>  </property>

• 写入策略选择建议：

       如果每个目录的大小是一样的，可使用默认策略；

       如果各个目录大小不一致，避免小磁盘使用率过高，使用策略2。

 

 

了解了HDFS的存储思路后，下面咱们分析一下HDFS的总体架构