Hadoop入门:HDFS数据操作与架构详解
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更新于2024-08-04
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Hadoop阶段的学习总结涵盖了HDFS(Hadoop Distributed File System)的核心内容,它是Hadoop生态系统中用于大规模分布式数据存储的关键组件。以下是对HDFS关键知识点的详细阐述:
第一部分:HDFS数据操作流程
1. 数据写入流程:
- 客户端首先向NameNode发起写入请求,NameNode负责验证路径和权限的合法性。
- 文件被切分为固定大小的块(Block),客户端按顺序上传这些块到DataNode。
- NameNode基于机架感知原则分配DataNode存储位置,通常选择三份副本以保证数据冗余和可靠性。
- 客户端依次与选定的DataNode建立连接,并通过FSOutputStream进行数据传输,最小单元是packet。
- 数据块逐个传输,最后一块传输完毕表示写入完成。
2. 数据读取流程:
- 读取时,客户端同样先向NameNode请求文件元数据和DataNode位置信息。
- 客户端根据元数据信息,利用网络拓扑选择最近的DataNode进行数据下载。
- 通过FSInputStream读取数据,可能需要多次请求不同的DataNode以获取所有数据块。
第二部分:HDFS架构及服务角色
- HDFS架构:HDFS由NameNode和DataNode组成,非高可用版本还包含SecondaryNameNode。NameNode是核心,负责元数据管理(如文件和目录信息);DataNode存储实际的数据块及其元数据,确保数据分布均匀且副本冗余。
- 服务作用:
- NameNode:作为全局视图的管理者,处理客户端的文件操作请求,维护文件系统的目录树和块映射关系。
- DataNode:存储数据块并响应客户端的读写请求,提供数据块的副本。
- SecondaryNameNode(可选):在某些高可用性场景下,辅助NameNode备份和恢复元数据,提高系统的容错能力。
Hadoop阶段的学习总结强调了HDFS在大规模分布式环境中高效存储和访问数据的核心原理,包括数据的切割、分布、复制策略以及客户端与服务器之间的交互流程。理解这些概念对于深入掌握Hadoop技术至关重要。
2021-11-14 上传
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