HDFS优缺点

HDFS优点

高容错性

• 数据自动保存多个副本
• 副本丢失后，自动恢复

适合大数据批处理

• 移动计算不移动数据
• 数据位置暴露给计算框架
• GB、 TB甚至PB级别数据
• 百万规模以上的文件数量
• 10K节点规模

流式文件访问

• 一次写入，多次读取
• 保证数据一致性

构建成本低、安全可靠

• 构建在廉价机器上
• 通过多副本提高可靠性
• 提供了容错和恢复机制

HDFS缺点

不适合低延迟数据访问

不适合大量小文件存储

• 占用NameNode大量内存空间
• 磁盘寻道时间超过读取时间

不适合并发写入

• 一个文件只能有一个写入者

不提供文件随机修改

• 只支持追加

HDFS基本架构与原理

HDFS架构图解

HDFS架构.jpg

基本概念

NameNode（Active）

• Master节点，只有一个
• 管理HDFS文件系统的
• 命名空间
• 维护文件元数据信息
• 管理副本策略（默认3个副本）
• 处理客户端读写请求

NameNode（Standby）

• NameNode（Active）的热备节点，（就是个备胎）
• 周期性同步edits编辑日志，定期合并fsimage与edits到本地磁盘
• 当NameNode（Active）出现故障则会快速上位，成为新的Active节点

NameNode元数据

• edits：编辑日志，客户端对目录和文件的写操作首先被记到edits日志中，如：创建文件、删除文件等
• fsimage：文件系统元数据检查点镜像文件，保存了文件系统中所有的目录和文件信息，如：一个目录下有哪些子目录、子文件，文件名，文件副本数，文件由哪些块组成等

DataNode

• Slave工作节点，可以启动多个
• 存储数据块和数据校验和
• 执行客户端的读写请求操作
• 通过心跳机制定期向NameNode汇报运行状态和所有块列表信息
• 在集群启动时DataNode向NameNode提供存储的Block块列表信息

Block块

• 文件写入到HDFS会被切分成若干个Block块
• 数据块大小固定，默认128MB，可自定义修改
• HDFS最小存储单元
• 若一个文件的大小小于设置的数据块大小，则不会占用整个块的空间
• 默认情况下每个Block有三个副本

Client

• 文件切分
• 与NameNode交互获取文件元数据信息
• 与DataNode交互，读取或写入数据
• 管理HDFS

问题：

HDFS 为什么不适合存储小文件?

1. 元数据信息存储在NameNode内存中，内存大小有限
2. NameNode存储Block数目有限
   • 一个block元信息消耗大约150byte内存
   • 存储1亿个block，大约需要20GB内存
   • 如果一个文件大小为10K，则1亿个文件大小仅有1TB，却消耗NameNode 20GB内存
3. 存取大量小文件消耗大量的磁盘寻道时间

未完待续。。。