分布式文件系统HDFS的示例分析

小编给大家分享一下分布式文件系统HDFS的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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从RAID说起

大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：

• 数据存储容量的问题，既然大数据要解决的是数以PB计的数据计算问题，而一般的服务器磁盘容量通常1-2TB，那么如何存储这么大规模的数据。

• 数据读写速度的问题，一般磁盘的连续读写速度为几十MB，以这样的速度，几十PB的数据恐怕要读写到天荒地老。

• 数据可靠性的问题，磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了，在网站一块磁盘使用寿命大概是一年，如果磁盘损坏了，数据怎么办？

在大数据技术出现之前，人们就需要面对这些关于存储的问题，对应的解决方案就是RAID技术。

RAID（独立磁盘冗余阵列）技术主要是为了改善磁盘的存储容量，读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘（8块或者更多），通过使用RAID技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。

常用RAID技术有以下几种，如图所示。

 

假设服务器有N块磁盘。

RAID0

数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成N份，这些数据同时并发写入N块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的N倍。读取的时候也一样，因此RAID0具有极快的数据读写速度，但是RAID0不做数据备份，N块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，所有磁盘的数据都会损坏。

RAID1

数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。

RAID10

结合RAID0和RAID1两种方案，将所有磁盘平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于RAID1，但是在每一份磁盘里面的N/2块磁盘上，利用RAID0技术并发读写，既提高可靠性又改善性能，不过RAID10的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。

RAID3

一般情况下，一台服务器上不会出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。

在数据写入磁盘的时候，将数据分成N-1份，并发写入N-1块磁盘，并在第N块磁盘记录校验数据，任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他N-1块磁盘的数据修复。

但是在数据修改较多的场景中，任何磁盘修改数据都会导致第N块磁盘重写校验数据，频繁写入的后果是第N块磁盘比其他磁盘容易损坏，需要频繁更换，所以RAID3很少在实践中使用。

RAID5

相比RAID3，更多被使用的方案是RAID5。

RAID5和RAID3很相似，但是校验数据不是写入第N块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免RAID3频繁写坏一块磁盘的情况。

RAID6

如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下（或者运维管理水平比较落后，坏了一块磁盘但是迟迟没有更换，导致又坏了一块磁盘），仍然需要修复数据，这时候可以使用RAID6。

RAID6和RAID5类似，但是数据只写入N-2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。

在相同磁盘数目（N）的情况下，各种RAID技术的比较如下表所示。

 

RAID技术有硬件实现，比如专用的RAID卡或者主板直接支持，也可以通过软件实现，在操作系统层面将多块磁盘组成RAID，在逻辑视作一个访问目录。RAID技术在传统关系数据库及文件系统中应用比较广泛，是改善计算机存储特性的重要手段。

RAID技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列，大数据需要更大规模的存储空间和访问速度。将RAID技术原理应用到分布式服务器集群上，就形成了Hadoop分布式文件系统HDFS的架构思想。

HDFS架构原理

和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写一样思路，HDFS在一个大规模分布式服务器集群上，对数据进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可以部署在一个比较大的服务器集群上，集群中所有服务器的磁盘都可以供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级容量。HDFS架构如图。

 

HDFS中关键组件有两个，一个是NameNode，一个是DataNode。

DataNode负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干块（block），每个DataNode存储一部分block，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。应用程序客户端（Client）可以并行对这些数据块进行访问，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大地提高访问速度。实践中HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台这样的规模，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几PB到数百PB。

NameNode负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，也就是文件路径名，数据block的ID以及存储位置等信息，承担着操作系统中文件分配表（FAT）的角色。HDFS为了保证数据的高可用，会将一个block复制为多份（缺省情况为3份），并将三份相同的block存储在不同的服务器上。这样当有磁盘损坏或者某个DataNode服务器宕机导致其存储的block不能访问的时候，Client会查找其备份的block进行访问。

block多份复制存储如下图所示，对于文件/users/sameerp/data/part-0，其复制备份数设置为2，存储的block id为1，3。block1的两个备份存储在DataNode0和DataNode2两个服务器上，block3的两个备份存储DataNode4和DataNode6两个服务器上，上述任何一台服务器宕机后，每个block都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。

 

事实上，DataNode会通过心跳和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳，NameNode就会认为这个DataNode已经失效，立即查找这个DataNode上存储的block有哪些，以及这些block还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份block到其他服务器上，保证HDFS存储的block备份数符合用户设置的数目，即使再有服务器宕机，也不会丢失数据。

HDFS应用

Hadoop分布式文件系统可以象一般的文件系统那样进行访问：使用命令行或者编程语言API进行文件读写操作。我们以HDFS写文件为例看HDFS处理过程，如下图。

 

• 应用程序Client调用HDFS API，请求创建文件，HDFS API包含在Client进程中。

• HDFS API将请求参数发送给NameNode服务器，NameNode在meta信息中创建文件路径，并查找DataNode中空闲的block。然后将空闲block的id、对应的DataNode服务器信息返回给Client。因为数据块需要多个备份，所以即使Client只需要一个block的数据量，NameNode也会返回多个NameNode信息。

• Client调用HDFS API，请求将数据流写出。

• HDFS API连接第一个DataNode服务器，将Client数据流发送给DataNode，该DataNode一边将数据写入本地磁盘，一边发送给第二个DataNode。同理第二个DataNode记录数据并发送给第三个DataNode。

• Client通知NameNode文件写入完成，NameNode将文件标记为正常，可以进行读操作了。

HDFS虽然提供了API，但是在实践中，我们很少自己编程直接去读取HDFS中的数据，原因正如开篇提到，在大数据场景下，移动计算比移动数据更划算。于其写程序去读取分布在这么多DataNode上的数据，不如将程序分发到DataNode上去访问其上的block数据。但是如何对程序进行分发？分发出去的程序又如何访问HDFS上的数据？计算的结果如何处理，如果结果需要合并，该如何合并？

Hadoop提供了对存储在HDFS上的大规模数据进行并行计算的框架，就是我们之前讲的MapReduce。

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