HDFS架构
- 主从(Master/Slaves)架构
- 由一个NameNode和一些DataNode组成
- NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树
- DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写
- DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息
- Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件block数据
角色功能
NameNode
- 完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射
- 需要持久化方案保证数据可靠性
- 提供副本放置策略
DataNode
- 基于本地磁盘存储block(文件形式)
- 并保存block的校验和数据保证block的可靠性
- 与NameNode保持心跳，汇报block列表状态
文件存储
- 文件按线性byte切割成block，具有offset，id
- 一个文件除最后一个block，其余block大小一致
- block的大小依据硬件的I/O特性调整
- block被分散存放在集群的节点中，具有location
- Block具有副本(replication)，没有主从概念，副本不能出现在同一个节点（注：副本是满足可靠性和性能的关键）
- 文件上传可以指定block大小和副本数，上传后只能修改副本数
- 一次写入多次读取，不支持修改，支持追加数据
元数据持久化（异常恢复处理）
- 任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用EditLog的事务日志记录下来
- 使用FsImage存储内存所有的元数据状态
- 使用本地磁盘保存EditLog和FsImage
- EditLog具有完整性，数据丢失少，但恢复速度慢，并有体积膨胀风险
- FsImage具有恢复速度快，体积与内存数据相当，但不能实时保存，数据丢失多
- NameNode使用了FsImage+EditLog整合的方案
- 滚动将增量的EditLog更新到FsImage，以保证更近时点的FsImage和更小的EditLog体积
安全模式
1，HDFS搭建时会格式化，格式化操作会产生一个空的FsImage，Namenode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态,当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上并将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上，然后删除旧的Editlog
2，安全模式下的Namenode是不会进行数据块的复制，Namenode从所有的 Datanode接收心跳信号和块状态报告每当Namenode检测确认某个数据块的副本数目达到这个最小值，那么该数据块就会被认为是副本安全(safely replicated)的，在一定百分比（这个参数可配置）的数据块被Namenode检测确认是安全之后（加上一个额外的30秒等待时间），Namenode将退出安全模式状态接下来它会确定还有哪些数据块的副本没有达到指定数目，并将这些数据块复制到其他Datanode上
Block的副本放置策略
- 第一个副本：放置在上传文件的DN；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，CPU不太忙的节点。
- 第二个副本：放置在于第一个副本不同 机架的节点上。
- 第三个副本：与第二个副本相同机架的节点。
- 更多副本：随机节点
HDFS写流程
- Client和NN连接创建文件元数据
- NN判定元数据是否有效，NN处发副本放置策略，返回一个有序的DN列表
- Client和DN建立Pipeline连接
- Client将块切分成packet（64KB），并使用chunk（512B）+chucksum（4B）填充
- Client将packet放入发送队列dataqueue中，并向第一个DN发送
- 第一个DN收到packet后本地保存并发送给第二个DN，第二个DN收到packet后本地保存并发送给第三个DN,这一个过程中，上游节点同时发送下一个packet
- 当block传输完成，DN们各自向NN汇报，同时client继续传输下一个block
注：client的传输和block的汇报是并行的
HDFS读流程
- 如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本
- 如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本
- 注：为降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本
例：下载文件
Client和NN交互文件元数据获取fileBlockLocation，NN会按距离策略排序返回，Client尝试下载block并校验数据完整性
Datanode可靠性：
DN失效
DN会定时发送心跳到NN，一段时间内NN没有收到DN的心跳消息，则认为其失效。此时NN就会将该节点的数据（从该节点的复制节点中获取）复制到另外的DN中
DN数据毁坏
无论是写入时还是硬盘本身的问题，只要数据有问题（读取时通过校验码来检测），都可以通过其他的复制节点读取，同时还会再复制一份到健康的节点中
非HA问题：
单点故障，集群整体不可用
压力过大，内存受限
HDFS解决方案：
1，单点故障：
高可用方案：HA（High Available）
多个NameNode，一主多备，主备切换（注：Hadoop3.x 支持NN>2台，官方建议2台备机，减少多台NN之间网络交互，保证其高效）
2，压力过大，内存受限：
联帮机制： Federation（元数据分片，分布式存储）
多个NN，管理不同的元数据
HA解决方案:
多台NN主备模式，Active和Standby状态，Active对外提供服务
分布式数据存储：增加journalnode角色(>3台)，负责同步NameNode的editlog数据（保证最终一致性，注：DN同时向多台NN汇报block清单）
主备切换：增加zkfc角色(与NN同台)，通过zookeeper集群协调NN的主从选举和切换（事件回调机制）