1. HDFS储存模型

1. 文件按线性切割成block，每个block具有offset和id
2. 文件与文件的block大小可以不一样
3. 一个文件除最后一个block，其它block的大小都一样
4. block的大小根据硬件的I/O特性调整
5. block被分散到集群的各个节点中，具有location
6. block具有副本replication，没有主从概念，副本不能出现在同一个节点
7. 副本是满足可靠性和性能的关键
8. 文件上传可以指定block大小和副本数，上传后只能修改副本数
9. 一次写入多次读取，不支持修改，只支持追加数据

2. 角色功能

Namenode

• 完全基于内存储存文件元数据、目录结构、文件block的映射
• 需要持久化方案保证数据可靠性
• 提供副本放置策略

DataNode

• 基于本地磁盘储存block
• 保存block的校验，保证block的可靠性
• 与Namenode保持心跳，汇报block状态列表

3. Namenode元数据持久化

对内存中的数据进行持久化有两种方案：

方案一：

• 以log的形式，保持每一次数据变更的记录，比如mkdir /a、put text.txt /a等
• 优点：完整性好；缺点：恢复数据慢

方案二：

• 对内存中的数据，定期进行snapshot，保存到磁盘
• 优点：恢复数据快；缺点：容易丢失数据

HDFS结合了两种方案的优点：

• 任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会保存到EditLog事务日志中
• 使用FsImage储存内存所有的元数据状态
• 滚动将增量的EditLog更新到FsImage中，保证更近实时点的FsImage和更小的EditLot日志

4. SecondNameNode

• 在非HA模式下，周期完成对Namode的EditLog向FsImage的合并，减少EditLog大小，减少Namenode启动时间
• 合并策略是满足如下的条件之一：
  1. 根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period，默认3600秒
  2. 根据配置文件设置的EditLog大小fs.checkpoint.size，规定EditLog文件的最大大小，默认值是64MB

一次合并过程如下：

1. SecondNameNode从Namenode拉取FsImage和增量的EditLog，然后进行合并，产生新的FsImage
2. 同时Namenode产生新的增量EditLog
3. SecondNameNode将新的FsImage上传到Namenode，然后Namenode用新的FsImage对旧的进行替换

5. 安全模式

HDFS启动时的正常流程：

• HDFS部署时会进行格式化，产生一个空的FsImage
• 当Namenode启动时，从磁盘读取EditLog和FsImage，将EditLog和FsImage进行合并产生一个新的FsImage
• 将新的FsImage保存到磁盘，然后删除旧的FsImage

HDFS启动时的安全模式：

• 处于安全模式的Namenode不会进行block的复制
• Namenode从所有的Datanode接收心跳信号和block状态列表(启动的时候Namenode没有block的location信息)
• 每当Namenode检测某个block的副本数量是否达到设置的最小值，如果达到则认为该副本是安全的
• 当安全的副本数量达到设置的百分比时，Namenode等待30秒后，退出安全模式
• 如果某个副本未达到设置的最小值，则会将该block的复制到其它Datanode上

6. Block的放置策略

• 第一个副本：如果客户端位于集群内部，则放置在客户端所在服务器的Datanode；如果客户端位于集群外部，则随机挑选一台磁盘不太满、CPU不忙的节点
• 第二个副本：放置在和第一个副本不同的机架上的节点
• 第三个副本：与第二个副本相同机架的节点
• 更多副本：随机节点

机架的概念：

• 服务器性能：塔式服务器 < 机架服务器 < 刀片式服务器
• 机架服务器：一个机架由多台服务器组成，共用一个备用电源，在同一个路由器下。多个机架通过另一个路由器进行连接

7. HDFS写流程

1. 客户端和Namenode连接创建元数据
2. Namenode判断元数据是否有效
3. Namenode触发副本放置策略，返回一个有序的Datanode列表
4. 客户端与Datanode建立pipeline连接
5. 客户端将block切分成packet(64KB)，并使用chunk(512B) + chucksum(4B)填充
6. 客户端将packet放入到发送队列dataqueue中，并向第一个Datanode发送
7. 第一个Datanode收到packet后进行本地保存，并发送给第二个Datanode
8. 第二个Datanode收到packet后进行本地保存，并发送给第三个Datanode
9. 上游的Datanode收到packet后进行本地保存，并发送给下游的Datanode。各个Datanode之间数据传输是并行的。副本数对于客户端是透明的
10. 如果某个Datanode传输失败，则跳过该Datanode，向下一个Datanode传输
11. 当block传输完成，Datanode各自向Namenode汇报，同时客户端继续传输下一个block

8. HDFS读流程

• 为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量读取离它更近的副本
• 下载文件过程如下：
  1. 客户端和Namenode交互文件元数据，获取fileBlockLocation
  2. Namenode按距离策略排序返回
  3. 客户端下载block，并验证数据完整性
  4. 其实多个block的下载是并行的