Hadoop3.x组件HDFS入门

一、HDFS是什么？

HDFS，全称Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件存储系统，是Hadoop核心组件之一，是大数据生态最底层的分布式存储服务。HDFS主要为了解决大数据如何存储的问题，是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统。HDFS它本身是高度容错的，使用多台计算机来存储文件，并提供统一的访问接口，使得访问HDFS就像是访问一个普通文件系统一样便捷。

二、为什么需要HDFS？

在没有大数据技术以前，通常解决单机存储容量问题我们都是不断地加磁盘，但是这种方式很粗暴很原始，无法保证存储数据的高效读写和可靠性。所以后来有了RAID方案，即独立磁盘冗余阵列：

• 增加磁盘来提高存储容量上限；
• 对数据进行冗余存储来保证数据的可靠性；
• 并行读写来保证数据读写的高效率；

但是，RAID是从垂直伸缩的角度来解决单机大数据存储问题的，可扩展性终究有尽头，且成本会直线提高，因此现在已经很少被使用了。后来才有了分布式文件存储系统(DFS)，其是从水平伸缩的角度来解决存储问题的，其可扩展性理论上没有上限：

• 增加普通机器来提高存储量上限；
• 将数据冗余多份存储在多台机器上来保证数据的可靠性；
• 多台机器并行读写来保证数据读写的高效率；

DFS通常采用树形目录的抽象逻辑来代替硬盘等物理设备的概念，用户不用关心数据底层存放在哪台机器哪块磁盘上，只需要记住数据存放的目录和文件名即可。

2003年Google发表了GFS的论文，而HDFS则是根据这篇论文实现的DFS，是目前大数据生态主流的底层分布式文件系统。

HDFS在大数据生态中的地位

HDFS的设计目标为：

• 一次写入多次读取，特别适用于一旦将数据导入之后不需要修改的场景，放弃了对数据一致性的追求从而使得高吞吐量的数据访问成为可能；
• 大数据场景下移动计算要比移动数据来的划算，将计算程序分发到数据所在的地方进行计算，大大提高了任务的完成时效性；
• HDFS可以很方便地在不同平台之间移植，确保其受欢迎的程度。

所以，如果是大数据量、一次写入多次读取、高容错的计算场景，就非常适合使用HDFS。

三、HDFS是如何工作的？

HDFS主要分为角色：

• NameNode，是HDFS集群的主节点，用来记录文件的元数据，比如文件的名称、权限、修改时间、大小、数据块大小、以及文件被存放在哪些DataNode上的信息，是整个HDFS集群的唯一入口；
• DataNode，是HDFS集群的从节点，用来存储数据块，DataNode的多少决定了HDFS集群的存储能大小，主要负责将自己注册到NameNode上，并持续汇报自己持有的块列表信息；
• SecondaryNameNode，NameNode的辅助节点，帮助主节点进行元数据的合并等工作；
• SidebyNameNode，NameNode的备份节点，实时同步备份NameNode上的所有数据，当NameNode故障时，SidebyNameNode能立即成为新的NameNode,保证HDFS集群能持续工作，通过Zookeeper确保一个集群中任意时刻只能有一个NameNode。

HDFS官方架构图

HDFS主要拥有如下的特性：

• 主从架构，NameNode为主，DataNode为从；

• 分块存储，文件在物理上是被分块存储在不同的DataNode上的，默认的块大小为128M，超过该大小就会被分块，不足该大小就自成一块；

• 副本机制，所有的文件块都是有副本的，默认每个数据块有3份，确保高容错性；

• 元数据记录，NameNode记录所有的元数据，客户端通过NameNode的元数据来得知自己需要访问的数据块在哪些DataNode上；

• 抽象目录树，为用户提供了抽象的目录树结构，可以通过路径文件名的形式来访问文件，无需关心底层数据块的存储；

  HDFS分块存储示意图

当HDFS集群需要写数据的时候：

1. HDFS客户端创建对象实例DistributedFileSystem，该对象里面封装了和HDFS集群的一些操作方法；
2. DistributedFileSystem对象通过create方法，以RPC调用的方式请求NameNode创建文件，在此过程中，NameNode会执行各种检查判断工作，比如目标文件是否已存在？父目录是否已存在？客户端是否具有该权限？只有检查通过，NameNode才会记录，并返回FSDataOutStream输出流对象给到客户端用于后续的写操作；
3. HDFS客户端再将文件给到FSDataOutStream，FSDataOutStream将数据分块并写入data_queue，然后内部组件DataStream会读取该数据块，并询问NameNode该数据块应该放在哪些DataNode上；
4. 当收到DataNode pipeline时，DataStream会将数据块写入pipeine中的第一个DataNode，然后由第一个DataNode再传给第二个DataNode，第二个DataNode再传给第三个DataNode；
5. DataNode之间通过ack来确认自己的下一个节点已经成功收到数据，FSDataOutStream在收到ack反馈后，就能确认数据块写入集群成功；
6. 客户端在写完所有数据块后调用close关闭流操作；
7. 客户端通知NameNode完成过了本次文件写操作；

HDFS写数据过程

当HDFS集群需要读数据的时候：

1. HDFS客户端创建对象实例DistributedFileSystem，该对象里面封装了和HDFS集群的一些操作方法；
2. DistributedFileSystem以RPC调用的方式请求NameNode来获取前几个数据块的信息（分批读取），NameNode会返回每个块所有DataNode的列表，并且根据客户端的网络拓补距离将DataNode排好序；
3. HDFS客户端将读取请求提交给FSDataInputStream输入流；
4. FSDataInputStream找到数据块对应的DataNode列表中的第一个进行数据的读取；
5. FSDataInputStream对每一个数据块重复上述读取操作，同时客户端也在重复上述步骤不断从NameNode获取后续批次的块信息；
6. 当客户端完成读取后，就会调用close方法关闭流。

HDFS读数据过程

四、如何使用HDFS？

首先需要搭建一个HDFS集群，这部分内容我们原先已经完成了，可以参考：Hadoop3.x集群安装教程 - (jianshu.com)

然后我们可以通过以下两种方式来进行HDFS上的文件操作：

• HDFS Shell CLI，通过命令行的方式来操作HDFS上的文件；支持操作多种文件系统，比如：

  • hadoop fs -ls file:///，表示操作客户端所在本地的文件系统；

  • hadoop fs -ls hdfs://10.96.182.11:8020/，表示操作HDFS文件系统；

  • hadoop fs -ls /，不写URL协议前缀的，将会操作配置文件中fs.defaultFS属性所代表的文件系统；这个属性在Hadoop集群的配置文件core-site.xml中配置了：

    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://172.24.38.209:8020
    
    

  具体的命令和Linux的差别不大，可以通过hadoop fs -help查看每个命令的使用帮助信息，也可以在官网查询到：Apache Hadoop 3.3.4 – Overview

• web UI界面，访问HDFS集群NameNode的地址即可使用，比较简单，此处省略。

在企业实际的大数据开发分析场景中，我们很少会直接操作HDFS，它太底层了，我们一般都会通过数据导入导出工具来替我们和HDFS操作，但是了解HDFS工作原理和特性还是非常有必要的，毕竟它是大数据生态的基石。