分布式文件系统HDFS及其简单操纵
发布时间：2021-06-03 15:49:42 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。 HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB),
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在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口。
HDFS是根据谷歌的论文：《The Google File System》进行设计的
HDFS的四个基本组件:HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。
Client
Client是客户端。HDFS Client文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。Client 提供一些命令来管理 和访问HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
NameNode
NameNode就是 master，它是一个主管、管理者。管理 HDFS 元数据(文件路径，文件的大小，文件的名字，文件权限，文件的block切片信息)。
NameNode管理 Block 副本策略：默认 3 个副本，处理客户端读写请求。
DataNode
DataNode就是Slave。NameNode下达命令，DataNode 执行实际的操作。
DataNode存储实际的数据块，执行数据块的读/写操作。定时向namenode汇报block信息。
Secondary NameNode
SecondaryNameNode不是NameNode的备份。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。在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
副本机制
HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块，这个数据块被称为block，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。
为了容错，文件的所有block都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。
在hadoop2 当中, 文件的 block 块大小默认是 「128M」(134217728字节)。
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