HDFS

HDFS是Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System）的縮寫，為分布式計算存儲提供了底層支持。采用Java語言開發，可以部署在多種普通的廉價機器上，以集群處理數量積達到大型主機處理性能。

HDFS 架構原理

HDFS采用master/slave架構。一個HDFS集群包含一個單獨的NameNode和多個DataNode。NameNode作為master服務，它負責管理文件系統的命名空間和客戶端對文件的訪問。NameNode會保存文件系統的具體信息，包括文件信息、文件被分割成具體block塊的信息、以及每一個block塊歸屬的DataNode的信息。對於整個集群來說，HDFS通過NameNode對用戶提供了一個單一的命名空間。 DataNode作為slave服務，在集群中可以存在多個。通常每一個DataNode都對應於一個物理節點(當然也不排除每個物理節點可以有多個DataNode，不過生產環境裏不建議這麽做)。DataNode負責管理節點上它們擁有的存儲，它將存儲劃分為多個block塊，管理block塊信息，同時周期性的將其所有的block塊信息發送給NameNode。

下圖為HDFS系統架構圖，主要有三個角色，Client、NameNode、DataNode。

文件寫入時

Client向NameNode發起文件寫入的請求。

NameNode根據文件大小和文件塊配置情況，返回給Client它所管理部分DataNode的信息。

Client將文件劃分為多個block塊，並根據DataNode的地址信息，按順序寫入到每一個DataNode塊中。

當文件讀取

Client向NameNode發起文件讀取的請求。

NameNode返回文件存儲的block塊信息、及其block塊所在DataNode的信息。

Client讀取文件信息。

HDFS 數據備份

HDFS被設計成一個可以在大集群中、跨機器、可靠的存儲海量數據的框架。它將所有文件存儲成block塊組成的序列，除了最後一個block塊，所有的block塊大小都是一樣的。文件的所有block塊都會因為容錯而被復制。每個文件的block塊大小和容錯復制份數都是可配置的。容錯復制份數可以在文件創建時配置，後期也可以修改。HDFS中的文件默認規則是write one（一次寫、多次讀）的，並且嚴格要求在任何時候只有一個writer。NameNode負責管理block塊的復制，它周期性地接收集群中所有DataNode的心跳數據包和Blockreport。心跳包表示DataNode正常工作，Blockreport描述了該DataNode上所有的block組成的列表。

備份數據的存放

備份數據的存放是HDFS可靠性和性能的關鍵。HDFS采用一種稱為rack-aware的策略來決定備份數據的存放。通過一個稱為Rack Awareness的過程，NameNode決定每個DataNode所屬rack id。缺省情況下，一個block塊會有三個備份，一個在NameNode指定的DataNode上，一個在指定DataNode非同一rack的DataNode上，一個在指定DataNode同一rack的DataNode上。這種策略綜合考慮了同一rack失效、以及不同rack之間數據復制性能問題。

副本的選擇

為了降低整體的帶寬消耗和讀取延時，HDFS會盡量讀取最近的副本。如果在同一個rack上有一個副本，那麽就讀該副本。如果一個HDFS集群跨越多個數據中心，那麽將首先嘗試讀本地數據中心的副本。

安全模式

系統啟動後先進入安全模式，此時系統中的內容不允許修改和刪除，直到安全模式結束。安全模式主要是為了啟動檢查各個DataNode上數據塊的安全性。

MapReduce

來源

MapReduce是由Google在一篇論文中提出並廣為流傳的。它最早是Google提出的一個軟件架構，用於大規模數據集群分布式運算。任務的分解（Map）與結果的匯總（Reduce）是其主要思想。Map就是將一個任務分解成多個任務，Reduce就是將分解後多任務分別處理，並將結果匯總為最終結果。熟悉Function Language的人一定感覺很熟悉，不是什麽新的思想。

MapReduce 處理流程

上圖就是MapReduce大致的處理流程。在Map之前，可能還有對輸入數據的Split過程以保證任務並行效率，在Map之後可能還有Shuffle過程來提高Reduce的效率以及減小數據傳輸的壓力。

Hadoop

Hadoop被定位為一個易於使用的平臺，以HDFS、MapReduce為基礎，能夠運行上千臺PCServer組成的系統集群，並以一種可靠、容錯的方式分布式處理請求。

Hadoop 部署

下圖顯示Hadoop部署結構示意圖

在Hadoop的系統中，會有一臺master，主要負責NameNode的工作以及JobTracker的工作。JobTracker的主要職責就是啟動、跟蹤和調度各個Slave的任務執行。還會有多臺slave，每一臺slave通常具有DataNode的功能並負責TaskTracker的工作。TaskTracker根據應用要求來結合本地數據執行Map任務以及Reduce任務。

Hadoop 處理流程

在描述Hadoop處理流程之前，先提一個分布式計算最為重要的設計原則：Moving Computation is Cheaper than Moving Data。意思是指在分布式計算中，移動計算的代價總是低於移動數據的代價。本地計算使用本地數據，然後匯總才能保證分布式計算的高效性。下圖所示Hadoop處理流程：

Hadoop原理及架構