Hadoop HDFS体系结构解析:NameNode与DataNode的角色
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更新于2024-08-13
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"本资源是电子工业出版社刘鹏主编的《云计算》教材配套课件,主要讲解了Hadoop技术中的HDFS(Hadoop Distributed File System)体系结构、关键运行机制,以及Hadoop与Google相关分布式系统的对比。内容包括Hadoop项目简介、HDFS的详细设计和实现原理,同时涉及Hadoop的API和环境搭建。"
Hadoop是一种开源的分布式计算框架,最初受到Google的GFS、MapReduce和BigTable等技术启发。HDFS是Hadoop的核心组件,设计目标是提供高容错性和高吞吐量的数据存储服务。在HDFS中,NameNode作为主节点负责元数据管理,DataNode则作为数据存储节点,类似于Google的Chunkserver。
HDFS的体系结构采用主从式架构,一个NameNode作为中心节点,管理文件系统的命名空间和文件操作,例如打开、关闭和重命名文件。多个DataNode分布在集群中,存储实际的数据块,并定期向NameNode发送心跳包以报告状态和接收指令。NameNode通过持久化的日志文件和镜像文件来保证数据的可靠性。
HDFS的关键运行机制在于其数据复制策略,通常每个数据块会有三个副本,分别存放在不同的服务器上,以提高容错性。这种冗余机制结合机架感知策略,使得数据在物理上分散,即使部分节点故障,数据仍可从其他节点访问。此外,HDFS还具有数据完整性检测功能,通过校验和比较确保数据的正确性。
写文件流程中,客户端首先将数据缓存在本地,当达到一定大小(如64MB)时,会联系NameNode获取可用的DataNode列表。NameNode根据网络拓扑和服务器负载情况,安排一个最优的数据传输路径,形成流水线。客户端开始正式发送数据,数据以4KB的块进行传输,一旦完成一个数据块的传输,客户端就会断开当前连接并继续下一个数据块的传输。
读文件流程相对简单,客户端向NameNode查询文件数据块的位置信息,然后连接到各个DataNode进行数据读取。读取过程中,客户端可以并行从多个DataNode获取数据,提高读取效率。读取完成后,客户端关闭与DataNode的连接,继续读取下一个数据块。
Hadoop的API允许开发者编写MapReduce程序,处理存储在HDFS上的大规模数据。同时,Hadoop环境的搭建也是学习和应用Hadoop的重要步骤,涵盖了配置、安装和测试等环节。
Hadoop的HDFS设计旨在解决大规模数据存储和处理的问题,通过分布式的架构和智能的运行机制,实现了高可用性和高性能,是大数据处理领域的重要工具。
2021-09-29 上传
2021-06-05 上传
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条之
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