大数据开发之HDFS分布式文件存储系统详解

HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件。HDFS集群分为两大角色：Namenode、Datanode（非HA模式会存在Secondary Namenode）
Namenode
Namenode是HDFS集群主节点，负责管理整个文件系统的元数据，所有的读写请求都要经过Namenode。
元数据管理
Namenode对元数据的管理采用了三种形式：
1) 内存元数据：基于内存存储元数据，元数据比较完整
2) fsimage文件：磁盘元数据镜像文件，在NameNode工作目录中，它不包含block所在的Datanode 信息
3) edits文件：数据操作日志文件，用于衔接内存元数据和fsimage之间的操作日志，可通过日志运算出元数据
fsimage + edits = 内存元数据
注意：当客户端对hdfs中的文件进行新增或修改时，操作记录首先被记入edit日志文件，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存元数据中

可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息
bin/hdfs oev -i edits -o edits.xml
查看fsimage
bin/hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000087 -p XML -o fsimage.xml

元数据的checkpoint（非HA模式）
Secondary Namenode每隔一段时间会检查Namenode上的fsimage和edits文件是否需要合并，如触发设置的条件就开始下载最新的fsimage和所有的edits文件到本地，并加载到内存中进行合并，然后将合并之后获得的新的fsimage上传到Namenode。checkpoint操作的触发条件主要配置参数：

dfs.namenode.checkpoint.check.period=60 #检查触发条件是否满足的频率，单位秒
dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3 #最大重试次数
dfs.namenode.checkpoint.period=3600 #两次checkpoint之间的时间间隔3600秒
dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000 #两次checkpoint之间最大的操作记录

checkpoint作用

1. 加快Namenode启动
   Namenode启动时，会合并磁盘上的fsimage文件和edits文件，得到完整的元数据信息，但如果fsimage和edits文件非常大，这个合并过程就会非常慢，导致HDFS长时间处于安全模式中而无法正常提供服务。SecondaryNamenode的checkpoint机制可以缓解这一问题
2. 数据恢复
   Namenode和SecondaryNamenode的工作目录存储结构完全相同，当Namenode故障退出需要重新恢复时，可以从SecondaryNamenode的工作目录中将fsimage拷贝到Namenode的工作目录，以恢复Namenode的元数据。但是SecondaryNamenode最后一次合并之后的更新操作的元数据将会丢失，最好Namenode元数据的文件夹放在多个磁盘上面进行冗余，降低数据丢失的可能性。
   注意事项：
3. SecondaryNamenode只有在第一次进行元数据合并时需要从Namenode下载fsimage到本地。SecondaryNamenode在第一次元数据合并完成并上传到Namenode后，所持有的fsimage已是最新的fsimage，无需再从Namenode处获取，而只需要获取edits文件即可。
4. SecondaryNamenode从Namenode上将要合并的edits和fsimage拷贝到自己当前服务器上，然后将fsimage和edits反序列化到SecondaryNamenode的内存中，进行计算合并。因此一般需要把Namenode和SecondaryNamenode分别部署到不同的机器上面，且SecondaryNamenode服务器配置要求一般不低于Namenode。
5. SecondaryNamenode不是充当Namenode的“备服务器”，它的主要作用是进行元数据的checkpoint
   Datanode
   Datanode作为HDFS集群从节点，大数据培训负责存储管理用户的文件块数据，并定期向Namenode汇报自身所持有的block信息（这点很重要，因为，当集群中发生某些block副本失效时，集群如何恢复block初始副本数量的问题）。
   关于Datanode两个重要的参数：
6. 通过心跳信息上报参数

dfs.blockreport.intervalMsec
3600000
Determines block reporting interval in milliseconds.

2. Datanode掉线判断时限参数
   Datanode进程死亡或者网络故障造成Datanode无法与Namenode通信时，Namenode不会立即把该Datanode判定为死亡，要经过一段时间，这段时间称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
   timeout = 2 heartbeat.recheck.interval（默认5分钟） + 10 dfs.heartbeat.interval（默认3秒）。
   
   heartbeat.recheck.interval

   单位毫秒

   2000
   
   
   dfs.heartbeat.interval

   单位秒

   1
   

HDFS读写数据流程
了解了Namenode和Datanode的作用后，就很容易理解HDFS读写数据流程，这个也是面试中经常问的问题。
HDFS写数据流程

注意：
1.文件block块切分和上传是在客户端进行的操作
2.Datanode之间本身是建立了一个RPC通信建立pipeline
3.客户端先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存，开始往Datanode1上传第一个block，以packet为单位，Datanode1收到一个packet就会传给Datanode2，Datanode2传给Datanode3；Datanode1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
4.当一个block传输完成之后，客户端会通知Namenode存储块完毕，Namenode将元数据同步到内存中

5. Datanode之间pipeline传输文件时，一般按照就近可用原则
   a) 首先就近挑选一台机器
   b) 优先选择另一个机架上的Datanode
   c) 在本机架上再随机挑选一台
   HDFS读数据流程
   
   注意：
6. Datanode发送数据，是从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验
7. 客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件
   客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件
   HDFSHA机制
   HA：高可用，通过双Namenode消除单点故障。
   
   双Namenode协调工作的要点：
8. 元数据管理方式需要改变
   a) 内存中各自保存一份元数据
   b) edits日志只能有一份，只有active状态的Namenode节点可以做写操作
   c) 两个Namenode都可以读取edits
   d) 共享的edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现，图中以放在一个共享存储中管理（qjournal和为例）
9. 需要一个状态管理功能模块
   a) 实现了一个zk failover，常驻在每一个Namenode所在的节点
   b) 每一个zk failover负责监控自己所在Namenode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zk failover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生