大数据原理-HDFS
作者：互联网
HDFS
概述
HDFS解决海量的数据分布式存储
优势：廉价硬件、实现数据流读写、支持大数据集、支持简单文件模型、跨平台兼容
局限：实时性不高、无法存储大量小文件、只支持追加
核心概念：
抽象块概念设计：64或128MB/个 支持大规模数据存储（文件切割-突破单机存储界限）；降低寻址开销（三级寻址 -元数据目录-数据节点-取数据） ；适合数据备份
名称节点：主节点 HDFS集群管家、记录数据存储信息（数据目录）
FsImage：保存系统文件树（文件复制等级、修改访问时间、访问权限、块的大小及其组成），记录历史信息
EditLog：日志，记录更新信息
底层执行时，二者合并，获取最新的元数据，获取新的FsImage，创建空的EditLog
元数据：存储在名称节点
数据节点：从节点，向名称节点汇报其数据，保存到本地的磁盘
第二名称节点：名称节点的冷备份；对EditLog的处理，EditLog不断增大的解决办法：定期停止EditLog的使用、生成新的EditLog、第二名称节点下载FsImage和旧的EditLog通过HTTP GET请求下载到本地并合并得到新的FsImage发送给名称节点
体系结构
采用主从架构
主名称节点-N个数据节点
命名空间：目录、文件、块
通信协议：基于TCP/IP
客户端与名称节点通过TCP交互
名称节点和数据节点的交互通过专门的数据节点协议交互
客户端与数据节点通过远程调用RPC交互实现
局限：
名称节点在内存中，内存有上限
单个名称节点效率
没有进行有效隔离应用程序
单点故障
2.0两个名称节点 热备份
原理
存储原理：冗余、保存、恢复问题？
一个数据块默认保存3个加快了数据传输速度、检查数据错误、保证数据可靠性
策略：一个块复制三份；在数据节点上传节点放一个副本；第二个副本在不同的节点；第三个副本在第一个副本的节点
数据读取：就近读取：HDFS提供一个API获取机架ID；客户端读取数据先获取数据节点；获得自身ID和数据节点ID相同的就近读取
数据错误恢复：
名称节点问题：第二名称节点的冷备份（暂停服务）
数据节点问题：与名称节点通过心跳联系；如果停止联系则宕机；复制其他副本恢复
数据问题：校验码；
Hadoop：FileSystem作为基类—DistributedFileSystem
标签：HDFS,存储,EditLog,名称,原理,数据,节点 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45583358/article/details/105564366