Hadoop技术：数据副本与关键机制详解

本篇文档是关于Hadoop技术的详细介绍，主要针对的是电子工业出版社刘鹏主编的《云计算》教材配套课件，涵盖了一系列Hadoop的关键知识点。首先，课程从Hadoop项目简介开始，阐述了Hadoop作为Apache提供的云计算解决方案，它与Google的GFS、MapReduce和BigTable等技术之间的关系，特别是HDFS如何从GFS演变而来，并介绍了MapReduce模型如何集成进Hadoop。 Hadoop的核心组成部分HDFS（Hadoop Distributed File System）是讨论的重点。HDFS设计的核心目的是提供高可靠性，通过在多台服务器（称为DataNodes）上创建数据块的副本（replicas），确保即使部分节点故障也能继续服务。HDFS的体系结构包括NameNode作为主节点（Master）管理和协调，以及DataNodes作为存储节点（Chunkserver）。关键运行机制方面，文档详细解释了以下几个方面： 1. **数据副本与可靠性**：HDFS通过复制数据块来实现数据的冗余，确保在发生故障时可以恢复数据。此外，它采用了机架感知策略，将副本放在不同的机架上以提高可用性。 2. **故障检测**：包括DataNode的心跳包机制检测宕机，块报告在安全模式下检查数据完整性，以及通过校验和比较确保数据一致性。 3. **写入流程**：客户端先将数据缓存到本地，达到一定大小后由NameNode分配DataNode，按照物理位置优化顺序复制数据，采用流水线复制提高写入速度。 4. **读取流程**：客户端通过NameNode获取文件块信息和位置，选择一个数据服务器进行连接，逐块读取数据，每个块读完后断开连接，再连接下一个。 5. **空间回收机制**：HDFS还有相应的空间管理策略，当不再需要数据块时，会通过NameNode协调回收不再使用的存储空间。 这份课件深入剖析了Hadoop项目的起源、HDFS的设计理念和关键技术，以及其实现数据处理可靠性的重要方法，对于理解和学习Hadoop及其在云计算中的应用具有很高的价值。