HDFS概述

HDFS背景定义

背景

先给大家介绍一下什么叫HDFS，我们生活在信息爆炸的时代，随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，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。

定义

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，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。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

HDFS 优缺点

优点

1. 高容错性：HDFS通过数据冗余和自动故障恢复机制来保证数据的可靠性和容错性。它将数据划分为多个块，并在集群中的多个节点上进行复制，以防止数据丢失。
2. 高扩展性：HDFS可以在廉价的硬件上构建大规模的集群，并支持PB级别的数据存储。它可以根据需求添加更多的节点来扩展存储容量和处理能力。
3. 高吞吐量：HDFS的设计目标是优化大规模数据集的批量处理。它通过并行处理和数据本地性原则来实现高吞吐量的数据访问。
4. 适合大数据处理：HDFS适用于存储和处理大规模数据集，特别是适用于批量处理、数据分析和机器学习等大数据应用场景。

缺点

1. 不适合低延迟数据访问：由于HDFS的设计目标是优化大规模数据集的批量处理，因此它不适合需要低延迟数据访问的应用场景，如在线事务处理。
2. 不支持多写多读：HDFS的设计是基于一次写入多次读取的模式，不支持多个客户端同时对同一个文件进行写操作。
3. 不适合小文件存储：HDFS适合存储大文件，对于大量小文件的存储会导致存储空间的浪费和元数据管理的开销。

HDFS 组成

1、 NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。

管理HDFS的名称空间；
配置副本策略；
管理数据块（Block）映射信息；
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。

储存实际的数据块；
执行数据块的读写操作。
3、 Client： 就是客户端

文件切分：文件上传HDFS的时候，Client将文件切分为一个一个的Block，然后进行上传；
与NameNode进行交互，获取文件的位置信息；
与DataNode进行交互，读取或者写入数据；
Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode的格式化；
Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删改查操作。
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。

辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode；
在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
注：NameNode的HA模式下没有2NN，其功能由Standby的NameNode实现。

HDFS文件块大小

Hadoop集群中的文件存储都是以块（block）的形式存储在HDFS中的。其中从Hadoop2.7.3版本开始，文件块（block size）的默认值是128MB，之前版本默认值是64MB

在HDFS中存储是以块（block）的形式存储在DataNode中的。那么在真实存储中实际文件大小和block块大小是怎么一个关系呢？

下面举例来讲述（默认HDFS块大小为128MB，文件副本为3份）。

• 根据块大小，此时应该有1个block块，但由于副本的存在，总共有3个block块；
• 实际占用物理存储为128MB，同样由于副本的存在，总共占用物理存储为128MB*3；
• 块信息位置等元数据信息是存储在NameNode中的，会存1条记录。

• 根据块大小，此时应该有2个block块，其中1个块大小是128MB，1个块大小是2MB，后者占用的真实存储空间也是2MB，并不是128MB，同样由于副本的存在，总共有6个block块，其中3个块大小是128MB，3个块大小是2MB；

• 实际占用物理存储为130MB，其中1个文件大小是128MB，1个文件大小是2MB，同样由于副本的存在，总共占用物理存储为128MB * 3 + 2MB * 3；

• 块信息位置等元数据信息是存储在NameNode中的，会存2条记录。

• 不会，block块不会合并，block块只是一个逻辑概念，实际占用的物理存储空间是以文件大小为准的，所以这个24MB 的文件上传后是一个独立的文件块，占用物理存储空间大小为24MB。

从Hadoop2.7.3版本开始，文件块（block size）的默认值是128MB，之前版本默认值是64MB

block大小可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值来实现，若设置block大小为256MB如下：

<property>
	<name>dfs.block.size</name>
	<value>268435456</value>
</property>

原则：最小化寻址开销，减少网络传输

减少磁盘寻道时间(disk seek time)：HDFS的设计是为了支持大数据操作，合适的block大小有助于减少硬盘寻道时间（平衡了硬盘寻道时间、IO时间），提高系统吞吐量。
减少NameNode内存消耗：NameNode需要在内存FSImage文件中记录DataNode中数据块信息，若block size太小，那么需要维护的数据块信息会更多。而HDFS只有一个NameNode节点，内存是极其有限的。
影响map端失败时重启时间：若map端任务出现崩溃，那么在重新启动拉起任务时会重新加载数据，而数据块的大小直接影响了加載数据的时间，例如数据块（block）越大，数据加载时间就会越长，进而该map任务的恢复时间越长。
考虑网络传输问题：在数据读写过程中，需要进行网络传输。如果block块过大，会导致网络传输的时间边长，也会因网络不稳定等因素造成程序卡顿、超时、无响应等。如果block块过小，会频繁的进行文件传输，初始化的map端对象会变多，资源占用变高、jvm增高、网络占用变多。
考虑监管时间问题：主节点监管其他节点的情况，每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。若某个节点保存沉默超过预设的时间间隔，主节点“宣告”该节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。预设的时间间隔是根据数据块 size角度估算的，若size设置不合理，容易误判节点死亡。

主要取决于磁盘/网络的传输速率。[其实就是CPU、磁盘、网卡之间的协同效率，即跨物理机/机架之间文件传输速率]

如果块设置过大，
从磁盘传输数据的时间会明显大于寻址时间，导致程序在处理这块数据时，变得非常慢；
mapreduce中的map任务通常一次只处理一个块中的数据，如果块过大运行速度也会很慢；
在数据读写计算的时候,需要进行网络传输。如果block过大会导致网络传输时间增长，程序卡顿/超时/无响应。任务执行的过程中拉取其他节点的block或者失败重试的成本会过高；
namenode监管容易判断数据节点死亡。导致集群频繁产生/移除副本，占用cpu、网络、内存资源。
如果块设置过小，
存放大量小文件会占用NameNode中大量内存来存储元数据，而NameNode的物理内存是有限的；
文件块过小，寻址时间增大，导致程序一直在找block的开始位置；
操作系统对目录中的小文件处理存在性能问题，比如同一个目录下文件数量操作100万，执行"fs -l "之类的命令会卡死；
会频繁的进行文件传输，严重占用网络/CPU资源。

实际中，磁盘传输速率为200MB/s时，一般设定block大小为256MB

首先HDFS中平均寻址时间大概为10ms；
经过前任的大量测试发现，寻址时间为传输时间的1%时，为最佳状态，所以最佳传输时间为：
10ms/0.01=1000s=1s
目前磁盘的传输速度普遍为100MB/s，最佳block大小计算：
100MB/s*1s=100MB
所以我们设置block大小为128MB
而在实际中，
磁盘传输速率为200MB/s时，一般设定block大小为256MB；
磁盘传输速率为400MB/s时，一般设定block大小为512MB。

前磁盘的传输速度普遍为100MB/s，最佳block大小计算：
100MB/s*1s=100MB
所以我们设置block大小为128MB
而在实际中，
磁盘传输速率为200MB/s时，一般设定block大小为256MB；
磁盘传输速率为400MB/s时，一般设定block大小为512MB。