作者：-1的人生 | 来源：互联网 | 2023-08-07 14:12
篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了新技术层出不穷，HDFS还是存储的王者吗？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。
厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDFS。
为什么HDFS的地位如此稳固呢？在整个大数据体系中，最宝贵、最难以代替的资产就是数据，大数据技术所有的一切都要围绕数据展开。HDFS作为最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新的算法、框架要想得到广泛使用，必须首先支持HDFS，这样才能获取已经存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持就越多，人们就越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
我们从HDFS的原理开始，看看HDFS是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的。
HDFS的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将如此大规模的服务器计算资源当成一个单一的存储系统进行管理，并给应用程序提供PB级的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。
如何设计一个这样的分布式文件系统？其实思路很简单。
前面讨论过RAID磁盘阵列存储，RAID将数据分片后在多块磁盘上进行并发读写访问，从而提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据的冗余校验提高了数据的可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢失数据。将RAID的设计理念扩大到整个分布式服务器集群，就产生了分布式文件系统，Hadoop分布式文件系统的核心原理就是如此。
和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样，HDFS是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可以部署在一个比较大的服务器集群上，集群中所有服务器的磁盘都可供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级的容量。
图2.3是HDFS的架构图，从中可以看到HDFS的关键组件有两个，一个是DataNode，一个是NameNode。
DataNode负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储一部分数据块，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。应用程序客户端（Client）可以并行对这些数据块进行访问，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大地提高访问速度。
在实践中，HDFS集群的DataNode服务器会有很多台（规模一般在几百台到几千台），每台服务器都配有数块磁盘，整个集群的存储容量从几PB到数百PB不等。
NameNode负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）（也就是文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息）管理，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色。HDFS为了保证数据的高可用，会将一个数据块复制为多份（默认情况为3份），并将多份相同的数据块存储在不同的服务器、甚至不同的机架上。这样当有磁盘损坏，或者某个DataNode服务器宕机、甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找备份的数据块进行访问。
图2.4是HDFS数据分块存储示意图。对于文件/users/sameerp/data/part-0，复制备份数设置为2，存储的Block ID分别为1、3。Block 1的两个备份存储在DataNode 0和DataNode 2两个服务器上，Block 3的两个备份存储在DataNode 4和DataNode 6两个服务器上，上述任何一台服务器宕机后，每个数据块都至少还有一个备份，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。
和RAID一样，将数据分成若干数据块后存储到不同服务器上，可以实现数据大容量存储，并且不同分片的数据可以并行读／写操作，实现数据的高速访问。HDFS的大容量存储和高速访问相对比较容易实现，但是HDFS如何保证存储的高可用性呢？
我们尝试从不同层面来讨论一下HDFS的高可用性设计。
磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响，其存储的数据可能会出现错乱。HDFS的应对措施是，对于存储在DataNode上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。在读取数据的时候，重新计算读取出来的数据的校验和，如果校验和不正确就输出异常信息，应用程序捕获异常信息后就到其他DataNode上读取备份数据。
如果DataNode监测到本机的某块磁盘损坏，就将该块磁盘上存储的所有Block ID报告给NameNode，NameNode检查这些数据块在哪些DataNode上有备份，并通知相应的DataNode服务器将对应的数据块复制到其他服务器上，以保证数据块的备份数满足要求。
DataNode会通过心跳消息和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳消息，NameNode就会认为这个DataNode已经宕机失效，并立即查找该DataNode上存储了哪些数据块以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目，这样即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。
NameNode是整个HDFS的核心，记录着HDFS文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode上，如果NameNode发生故障，将导致整个HDFS系统集群都无法使用；如果NameNode上记录的数据丢失，则整个集群中所有DataNode存储的数据也就没用了。所以，NameNode具备高可用的容错能力非常重要。NameNode采用主从热备的方式提供高可用服务，如图2.5所示。
集群部署两台NameNode服务器，一台作为主服务器提供服务，一台作为从服务器进行热备份，两台服务器通过ZooKeeper选举，决定谁是主服务器。
正常运行期间，主从两台NameNode服务器之间通过一个共享存储系统Shared Edits来同步文件系统的元数据信息。当主NameNode服务器宕机时，从NameNode会通过ZooKeeper升级成为主服务器，并保证HDFS集群的元数据信息，也就是文件分配表信息完整一致。
对于一个软件系统而言，性能差一点，用户也许可以接受；使用体验差，也许也能忍受；但是如果可用性差，经常出故障导致不可用，那就比较麻烦了；如果丢失重要数据，那么开发工程师绝对是摊上大事了。
而分布式系统可能出故障的地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电……所有这些都可能会导致软件系统的不可用、甚至数据永久丢失。
所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能故障的情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。
一般说来，常用的保证系统可用性的策略有冗余备份、失效转移、限流和降级。
（1）冗余备份。任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用性。
（2）失效转移。当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，即失效转移。失效转移需要注意的是失效的鉴定，像NameNode这样主从服务器管理同一份数据的场景，如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起对DataNode发送指令的情况，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时，引入ZooKeeper的原因（ZooKeeper的工作原理将在后面专门分析）。
（3）限流和降级。当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽、系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即限流；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即降级。限流是互联网应用的常备功能，因为根本无法预料超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能，比如商品评价功能等。
下面我们总结HDFS是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。
（1）将文件数据以数据块的方式进行切分，数据块可以存储在集群任意DataNode服务器上，所以HDFS存储的文件可以非常大，一个文件理论上可以占据整个HDFS服务器集群上的所有磁盘，实现大容量存储。
（2）HDFS一般的访问模式是通过MapReduce程序在计算时读取，MapReduce对输入数据进行分片读取，通常一个分片就是一个数据块，给每个数据块分配一个计算进程，这样就可以同时启动很多进程对一个HDFS文件的多个数据块进行并发访问，从而实现数据的高速访问。
（3）DataNode存储的数据块会进行复制，使每个数据块在集群里有多个备份，保证了数据的可靠性，并通过一系列的故障容错手段实现HDFS系统中主要组件的高可用性，进而保证数据和整个系统的高可用性。
本文节选自《大数据技术架构：核心原理与应用实践》，想了解更多大数据技术架构的内容，推荐阅读此书。
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