HDFS DataNode:职责与数据块管理
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更新于2024-08-12
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"DataNode是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的一个重要组件,主要负责存储和处理数据块。本文档由苏江明于2020年2月19日编写,旨在阐述DataNode的主要职责、数据块的相关信息以及DataNode上文件的实际存储位置。"
在Hadoop的HDFS架构中,DataNode扮演着至关重要的角色,它的主要职责包括:
1. **定期报告**: DataNode会定期向NameNode发送其存储的所有数据块的列表,以保持NameNode对整个集群状态的实时了解。这种心跳机制是HDFS健康检查的关键部分。
2. **数据检索与服务**: 当客户端请求读取数据时,DataNode会根据NameNode的指示提供服务,将所需的数据块传输到客户端。同时,它也响应来自其他DataNode的请求,用于数据复制和故障恢复。
3. **数据存储**: DataNode负责存储由客户端写入的数据。当一个文件被分成多个数据块并写入HDFS时,这些数据块会被分散存储在不同的DataNode上,确保高可用性和容错性。
4. **数据块管理**: 数据块是HDFS中的基本存储单位,其大小在Hadoop的不同版本中有所不同。在Hadoop1.x中,每个数据块默认为64MB,而在Hadoop2.x中,这个大小增加到128MB。每个数据块通常会在集群内的多个DataNode上保存多个副本,以实现冗余和容错,标准的冗余度是3,意味着每个数据块有3个副本。
5. **数据块缓存**: 为了提高性能,DataNode会在本地内存中缓存一些常用的数据块,但这仅限于DataNode自身,不涉及跨节点的缓存。
6. **文件存储位置**: 在实际的文件系统中,DataNode所存储的数据文件位于Hadoop安装目录下的`tmp/dfs/data/current/`子目录中。例如,在 `/training/hadoop-2.7.3/` 这样的路径下,一个完整的数据文件可能会位于 `.../finalized/subdir0/subdir0`这样的路径下,具体取决于数据块的标识和存储策略。
理解DataNode的这些职责和特性对于优化HDFS的性能和稳定性至关重要。在接下来的学习中,将探讨另一个关键组件——Secondary NameNode的职责,它在HDFS中的作用主要是辅助NameNode,减轻其维护元数据的压力,并帮助合并编辑日志。
2021-05-17 上传
2021-10-11 上传
2021-08-06 上传
2023-04-11 上传
2023-06-08 上传
2021-10-14 上传
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2021-10-14 上传
2023-10-21 上传
若兰幽竹
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