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[数据库]hadoop(一):深度剖析hdfs原理


       在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS、Map-Reduce、 Bigtable,其中GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪潮,一些大数据公司纷纷推出自己的大数据查询分析产品,如:Cloudera开源了大数据查询分析引擎Impala、Hortonworks开源了 Stinger、Fackbook开源了Presto、UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark计算框架,所有这些技术的数据来源均基于hdsf, 对于 hdsf 最基本的不外乎就是其读写操作

目录:

  • hdfs 名词解释
  • hdsf 架构
  • NameNode(NN)
  • Secondary NN
  • hdfs 写文件
  • hdfs 读文件
  • block持续化结构

HDFS名词解释:


  • Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, numBytes,generationStamp),其中block id是具有唯一性,具体分配是由namenode节点设置,然后再由datanode上建立block文件,同时建立对应block meta文件
  • Packet:在DFSclient与DataNode之间通信的过程中,发送和接受数据过程都是以一个packet为基础的方式进行
  • Chunk:中文名字也可以称为块,但是为了与block区分,还是称之为chunk。在DFSClient与DataNode之间通信的过程中,由于文件采用的是基于块的方式来进行的,但是在发送数据的过程中是以packet的方式来进行的,每个packet包含了多个chunk,同时对于每个chunk进行checksum计算,生成checksum bytes
  • 小结:
    1. 一个文件被拆成多个block持续化存储(block size 由配置文件参数决定)   思考: 修改 block size 对以前持续化的数据有何影响?
    2. 数据通讯过程中一个 block 被拆成 多个 packet
    3. 一个 packet 包含多个 chunk
  • Packet结构与定义: Packet分为两类,一类是实际数据包,另一类是heatbeat包。一个Packet数据包的组成结构,如图所示
  • 上图中,一个Packet是由Header和Data两部分组成,其中Header部分包含了一个Packet的概要属性信息,如下表所示:
  • Data部分是一个Packet的实际数据部分,主要包括一个4字节校验和(Checksum)与一个Chunk部分,Chunk部分最大为512字节
  • 在构建一个Packet的过程中,首先将字节流数据写入一个buffer缓冲区中,也就是从偏移量为25的位置(checksumStart)开始写Packet数据Chunk的Checksum部分,从偏移量为533的位置(dataStart)开始写Packet数据的Chunk Data部分,直到一个Packet创建完成为止。
  • 当写一个文件的最后一个Block的最后一个Packet时,如果一个Packet的大小未能达到最大长度,也就是上图对应的缓冲区中,Checksum与Chunk Data之间还保留了一段未被写过的缓冲区位置,在发送这个Packet之前,会检查Chunksum与Chunk Data之间的缓冲区是否为空白缓冲区(gap),如果有则将Chunk Data部分向前移动,使得Chunk Data 1与Chunk Checksum N相邻,然后才会被发送到DataNode节点

hdsf架构:


  • hdfs的构架图网上一堆,抓了一张表述比较清楚的图如下, 主要包含因类角色:Client、NameNode、SecondayNameNode、DataNode
  • HDFS Client: 系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写, 注意:写数据时文件切分由Client完成 
  • Namenode:Master节点(也称元数据节点),是系统唯一的管理者。负责元数据的管理(名称空间和数据块映射信息);配置副本策略;处理客户端请求
  • Datanode:数据存储节点(也称Slave节点),存储实际的数据;执行数据块的读写;汇报存储信息给NN
  • Secondary NameNode:小弟角色,分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode,是否意味着 NN存在单点的问题?(见第二章)
  • 解释说明:
    1. 热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作
    2. 冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失
  • hdfs构架原则:
    1. 元数据与数据分离:文件本身的属性(即元数据)与文件所持有的数据分离
    2. 主/从架构:一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成
    3. 一次写入多次读取:HDFS中的文件在任何时间只能有一个Writer。当文件被创建,接着写入数据,最后,一旦文件被关闭,就不能再修改。
    4. 移动计算比移动数据更划算:数据运算,越靠近数据,执行运算的性能就越好,由于hdfs数据分布在不同机器上,要让网络的消耗最低,并提高系统的吞吐量,最佳方式是将运算的执行移到离它要处理的数据更近的地方,而不是移动数据

NameNode:


  • NameNode是整个文件系统的管理节点,也是HDFS中最复杂的一个实体,它维护着HDFS文件系统中最重要的两个关系:
    1. HDFS文件系统中的文件目录树,以及文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表
    2. 数据块和数据节点的对应关系,即某一块数据块保存在哪些数据节点的信息
  • 第一个关系即目录树、元数据和数据块的索引信息会持久化到物理存储中,实现是保存在命名空间的镜像fsimage和编辑日志edits中,注意:在fsimage中,并没有记录每一个block对应到哪几个Datanodes的对应表信息
  • 第二个关系是在NameNode启动后,每个Datanode对本地磁盘进行扫描,将本Datanode上保存的block信息汇报给Namenode,Namenode在接收到每个Datanode的块信息汇报后,将接收到的块信息,以及其所在的Datanode信息等保存在内存中。HDFS就是通过这种块信息汇报的方式来完成 block -> Datanodes list的对应表构建
  • fsimage记录了自最后一次检查点之前HDFS文件系统中所有目录和文件的序列化信息;
  • edits是元数据操作日志(记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作)
  • 在NameNode启动时候,会先将fsimage中的文件系统元数据信息加载到内存,然后根据eidts中的记录将内存中的元数据同步至最新状态,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,这个过程称为一个检查 点 (checkpoint), 多长时间做一次 checkpoint?(见第四章 参数配置) checkpoint 能手工触发吗? 验证重启hdfs服务后editlog没删除呢?
  • 类似于数据库中的检查点,为了避免edits日志过大,在Hadoop1.X中,SecondaryNameNode会按照时间阈值(比如24小时)或者edits大小阈值(比如1G),周期性的将fsimage和edits的合并,然后将最新的fsimage推送给NameNode。而在Hadoop2.X中,这个动作是由Standby NameNode来完成.
  • 由此可看出,这两个文件一旦损坏或丢失,将导致整个HDFS文件系统不可用,在HDP2.4安装(五):集群及组件安装  集群安装过程中,hdfs 默认的只能选择一个NN,是否意味着NN存在单点呢?(见第二单 hdfs HA)
  • 在hadoop1.X为了保证这两种元数据文件的高可用性,一般的做法,将dfs.namenode.name.dir设置成以逗号分隔的多个目录,这多个目录至少不要在一块磁盘上,最好放在不同的机器上,比如:挂载一个共享文件系统
  • fsimage\edits 是序列化后的文件,想要查看或编辑里面的内容,可通过 hdfs 提供的 oiv\oev 命令,如下:
    • 命令: hdfs oiv (offline image viewer) 用于将fsimage文件的内容转储到指定文件中以便于阅读,,如文本文件、
      1. -i  (必填参数)  –inputFile <arg>  输入FSImage文件
      2. -o (必填参数)  –outputFile <arg> 输出转换后的文件,如果存在,则会覆盖
      3. -p (可选参数) –processor <arg>   将FSImage文件转换成哪种格式: (Ls|
      4. 示例:hdfs oiv -i /data1/hadoop/dfs/name/current/fsimage_0000000000019372521 -o /home/hadoop/fsimage.txt
    • 命令:hdfs oev (offline edits viewer 离线edits查看器)的缩写, 该工具只操作文件因而并不需要hadoop集群处于运行状态。
      1. 示例:  hdfs oev -i edits_0000000000000042778-0000000000000042779 -o edits.
      2. 支持的输出格式有binary(hadoop使用的二进制格式)、(在不使用参数p时的默认输出格式)和stats(输出edits文件的统计信息)
  • 小结:
  1. NameNode管理着DataNode,接收DataNode的注册、心跳、数据块提交等信息的上报,并且在心跳中发送数据块复制、删除、恢复等指令;同时,NameNode还为客户端对文件系统目录树的操作和对文件数据读写、对HDFS系统进行管理提供支持
  2. Namenode 启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。处于安全模式 的 Namenode 是不会进行数据块的复制的。 Namenode 从所有的 Datanode 接收心跳信号和块状态报告。块状态报告包括了某个 Datanode 所有的数据 块列表。每个数据块都有一个指定的最小副本数。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。

Secondary NameNode:在HA cluster中又称为standby node


  • 定期合并 fsimage 和 edits 日志,将 edits 日志文件大小控制在一个限度下
  • namenode 响应 Secondary namenode 请求,将 edit log 推送给 Secondary namenode , 开始重新写一个新的 edit log
  • Secondary namenode 收到来自 namenode 的 fsimage 文件和 edit log
  • Secondary namenode 将 fsimage 加载到内存,应用 edit log , 并生成一 个新的 fsimage 文件
  • Secondary namenode 将新的 fsimage 推送给 Namenode
  • Namenode 用新的 fsimage 取代旧的 fsimage , 在 fstime 文件中记下检查 点发生的时

 HDFS写文件:


  • 写文件部分参考blog 地址 (http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html),2.X版本默认block的大小是 128M (见第四章参数配置)
  1. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;
  2. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①------>
  3. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode (NameNode按什么规则返回DataNode? 参见第三单 hadoop机架感知),如粉色虚线②--------->
    • Block1: host2,host1,host3
    • Block2: host7,host8,host4
  4. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入,流式写入过程如下:
    1. 将64M的block1按64k的packet划分
    2. 然后将第一个packet发送给host2
    3. host2接收完后,将第一个packet发送给host1,同时client想host2发送第二个packet
    4. host1接收完第一个packet后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个packet
    5. 以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕
    6. host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示
    7. client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
    8. 发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示
  •  说明:
    1. 当客户端向 HDFS 文件写入数据的时候,一开始是写到本地临时文件中。假设该文件的副 本系数设置为 3 ,当本地临时文件累积到一个数据块的大小时,客户端会从 Namenode 获取一个 Datanode 列表用于存放副本。然后客户端开始向第一个 Datanode 传输数据,第一个 Datanode 一小部分一小部分 (4 KB) 地接收数据,将每一部分写入本地仓库,并同时传输该部分到列表中 第二个 Datanode 节点。第二个 Datanode 也是这样,一小部分一小部分地接收数据,写入本地 仓库,并同时传给第三个 Datanode 。最后,第三个 Datanode 接收数据并存储在本地。因此, Datanode 能流水线式地从前一个节点接收数据,并在同时转发给下一个节点,数据以流水线的 方式从前一个 Datanode 复制到下一个
    2. 时序图如下:

  •  小结:
    1. 写入的过程,按hdsf默认设置,1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量
    2. 在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去
    3. 挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份

hdfs读文件: 


  •  读到文件示意图如下:
  • 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象时分布文件系统的一个实例;
  • DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode以确定文件起始块的位置,同一Block按照重复数会返回多个位置,这些位置按照Hadoop集群拓扑结构排序,距离客户端近的排在前面
  • 前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装成DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流,客户端对这个输入流调用read()方法
  • 存储着文件起始块的DataNode地址的DFSInputStream随即连接距离最近的DataNode,通过对数据流反复调用read()方法,将数据从DataNode传输到客户端
  • 到达块的末端时,DFSInputStream会关闭与该DataNode的连接,然后寻找下一个块的最佳DataNode,这些操作对客户端来说是透明的,客户端的角度看来只是读一个持续不断的流
  • 一旦客户端完成读取,就对FSDataInputStream调用close()方法关闭文件读取

block持续化结构:


  •  DataNode节点上一个Block持久化到磁盘上的物理存储结构,如下图所示:
  • 每个Block文件(如上图中blk_1084013198文件)都对应一个meta文件(如上图中blk_1084013198_10273532.meta文件),Block文件是一个一个Chunk的二进制数据(每个Chunk的大小是512字节),而meta文件是与每一个Chunk对应的Checksum数据,是序列化形式存储