Hadoop实战培训教程09_Hadoop集群环境搭建配置_HDFS配置与维护

1、HDFS简介　　HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。1173　　Hadoop整合了众多文件系统，在其中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，HDFS只是这个抽象文件系统的一个实例。提供了一个高层的文件系统抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem，这个抽象类展示了一个分布式文件系统，并有几个具体实现，如下表1-1所示。表1-1 Hadoop的文件系统
[tr=rgb(224, 224, 224)]文件系统URI方案Java实现（org.apache.hadoop）定义
Localfilefs.LocalFileSystem支持有客户端校验和本地文件系统。带有校验和的本地系统文件在fs.RawLocalFileSystem中实现。
HDFShdfshdfs.DistributionFileSystemHadoop的分布式文件系统。
HFTPhftphdfs.HftpFileSystem支持通过HTTP方式以只读的方式访问HDFS，distcp经常用在不同的HDFS集群间复制数据。
HSFTPhsftphdfs.HsftpFileSystem支持通过HTTPS方式以只读的方式访问HDFS。
HARharfs.HarFileSystem构建在Hadoop文件系统之上，对文件进行归档。Hadoop归档文件主要用来减少NameNode的内存使用。
KFSkfsfs.kfs.KosmosFileSystemCloudstore（其前身是Kosmos文件系统）文件系统是类似于HDFS和Google的GFS文件系统，使用C++编写。
FTPftpfs.ftp.FtpFileSystem由FTP服务器支持的文件系统。
S3（本地）s3nfs.s3native.NativeS3FileSystem基于Amazon S3的文件系统。
S3（基于块）s3 fs.s3.NativeS3FileSystem基于Amazon S3的文件系统，以块格式存储解决了S3的5GB文件大小的限制。

　　Hadoop提供了许多文件系统的接口，用户可以使用URI方案选取合适的文件系统来实现交互。2、HDFS基础概念2.1 数据块（block）[list]
[*]HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。

[*]和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。

[*]不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。

2.2 NameNode和DataNode　　HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。　　1）元数据节点用来管理文件系统的命名空间[list]
[*]其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。

[*]这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log)

[*]其还保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上。然而这些信息并不存储在硬盘上，而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。

　　2）数据节点是文件系统中真正存储数据的地方。[list]
[*]客户端(client)或者元数据信息(namenode)可以向数据节点请求写入或者读出数据块。

[*]其周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。

　　3）从元数据节点（secondary namenode）[list]
[*]从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点，它和元数据节点负责不同的事情。

[*]其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并，以防日志文件过大。这点在下面会相信叙述。

[*]合并过后的命名空间镜像文件也在从元数据节点保存了一份，以防元数据节点失败的时候，可以恢复。