分布式HeadLoop

引用：http://baobeituping.iteye.com/blog/285005

 分布式系统被设计成可以存储和管理大数据量的信息的系统，并为这些数据提供对外的访问功能（通过网络）。现在已经有许多的分布式系统用各种不同的方法解决了这个问题。

    

     

     NFS, the Network File System, 是目前最普遍的分布式系统。它也是还在使用的最老的分布式系统之一。它的设计是非常易懂的，但它也有许多的局限性。NFS 为存储在一台机器上的一个逻辑卷提供远程访问。一个NFS能够让它的本地文件系统的一部分对其他的客户端可见。然后，客户端 会把这个远程系统 加进 它们自己的 Linux 文件系统，然后就像 远程系统在本地硬盘上一样 去使用它。

 

     

     这个模型的一个主要的优点就是它的透明性。客户端压根儿不用知道它们是否在使用远程系统。标准库中的方法，例如 open(),close(),fread(),等等，会帮助我们使用在NFS上的文件。

 

    

     但是作为一个分布式系统，它的功能并不是很强大。NFS 中的文件始终都只是存储在一台机器上。这就意味着，存储的容量不可能超过那台机器的容量，并且 NFS 也不提供可靠性上的保证（比如 数据备份）。最后，因为 所有的数据都被存储在一台机器上，那所有的客户端都得跑到这台机器上来取数据。当很多客户端同时跑过来的时候，服务器可能会超负荷。而且，客户端在每次处理数据之前，都必须跑到服务器上去取数据。

    

     HDFS的设计能够解决一些其他的分布式系统，例如 NFS，所无能为力的问题。尤其是在以下一些方面：

• HDFS的设计 能够存储海量的数据（通常是TB或PB）,这要求将数据分散的存储在多台机器上。并且它所支持的文件大小比NFS所支持的要大很多。
• HDFS能够可靠的存储数据，也即是说集群里面的个别机器的故障将不会影响到数据的使用。
• HDFS能够提供对数据快速的、可扩展的访问。它能够通过简单的往集群里面加一台机器的做法来解决大量客户端同时访问的问题。
• HDFS很好的跟Hadoop MapReduce编程模型结合，尽可能的让数据的计算和读取操作在同一台机器上执行。

  

     HDFS的可扩展性，高性能也决定了它对应用程序的不同于其他分布式系统的苛刻要求。为了达到设计者的目的，设计者做了一些额外的限制设计和折中方案。主要有：

    

• 使用HDFS的应用程序读取文件的方式被假定为流式读取。HDFS在流式读取的性能上做了些优化，当然这也就意味着，在文件上进行随机读取的操作的时间将会比较长。
• HDFS的数据被设计成只允许一次写入和多次读取操作。当写入操作被关闭后，想要往文件里面更新一些内容是不受支持。（最近的Hadoop0.19将会支持在文件尾部增加数据。
• 由于存储的文件过大，以及它流式读取方式，系统没有提供缓存的功能。
• 假定，个别机器的永久性崩溃和间歇性故障总是会频繁的发生。集群应该能够承受多台机器的故障，就算它们一起发生。集群的性能将会按照所损失的机器的数量的比例减少，整个系统不会一下慢下来，数据也不会丢失。数据备份能够起到作用。

     HDFS的设计是基于google的分布式系统GFS的，这里是google发表的相关论文。

    

    HDFS 是一个块结构的文件系统；每个文件都被分割成固定大小的文件块。这些块根据数据存储策略被分别存储在一台或者多台机器上。集群中的机器，我们叫，DataNode。一个文件能够被分割成几个文件块，这些文件块并不一定会被存储在同一台机器上，哪个块存在哪个机器上是随机的。由此，想要访问一个文件，或许得要几台机器一起合作才行。但是却因此而获得了存储大文件的能力，显而易见，文件能够要求比单个硬盘更大的空间来存储它。

   

    如果一个文件的使用，需要多台机器的配合，那么一台机器的故障将会导致该文件的不可用。HDFS通过为文件的每一个块都做备份的方式来解决这个问题（通常，有3个备份）。

    

    图 2.1: DataNodes 存储着文件的文件块 ，备份的数量是2 。NameNode 结点负责将文件名映射到文件块的ID上。

   

   多数块结构的文件系统使用4k或者8k 数量级别的块大小。相比之下，HDFS的块大小默认下是64MB---一个大很多的数量级别。这个设计减少了HDFS持有的文件块的数量（文件块的容量大的时候，块的数量就会相应的减少了）。这样做更有利于流式读取方式。显而易见，HDFS 非常喜欢 特大的文件，并且更喜欢流式地读取它们。不像NTFS 或EXT这样的文件系统，它们通常保存很多的小文件，HDFS更希望存储适中数量的特大文件，几百M的、几百G的。毕竟，一个100M的文件也才不过两个文件块而已。在我们平常的计算机中，文件通常是被随机访问的，应用程序可能会读取一个文件的不同的几个部分，这些部分通常不是连续的存储在硬盘上的。相比之下，HDFS期望程序一次读完整个文件。这种做法刚好非常适合MapReduce编程的风格。也就是说，像平常使用一般分布式系统那样去使用HDFS，不是一个明智的选择。

   

   HDFS将文件分成块，并存储在几台机器上，这些文件不可能被当成正常文件系统的一部分了。在一台跑Hadoop的机器上使用ls命令，返回的结果是linux系统的内容，而并不会包括任何存储在HDFS系统里面的文件。HDFS是一个建立在本地文件系统之上的应用。HDFS的文件（更确切的说，组成文件的那些文件块） 被存储在 DataNode 结点的一个特定的目录下，但这些文件块只有id。所以，你根本就没有办法使用linux 文件系统的一些工具（ls，cp，mv等等）去操作这些文件。不用操心，HDFS 自带了文件管理功能，操作起来跟（ls，cp，mv）等命令一样地简单。

   

   数据的可靠性是相当重要的。HDFS的数据被设计成只允许一次写入和多次读取操作，当大量的客户端同时需要对文件目录进行修改的时候，同步工作就显得异常重要了。所以，对文件目录的维护由单独的一台机器来完成，这台机器我们称之为NameNode。NameNode将会存储 文件系统的文件目录和文件名称。因为，每个文件需要记录的东西是很少的（例如，文件名、权限、文件块的位置等），所以，所有的数据都可以被存储在一台机器上，并提供快速的访问功能。

  

   假设，客户端要访问文件A。客户端从NameNode中取得组成文件A的文件块的位置列表。这个列表知道文件块被存储在哪台机器上。然后客户端 直接 从DataNode上读取文件数据。NameNode是不参与文件的传输的，我们要保证NameNode的消耗尽可能的小。

  

   当然，我们还有预防NameNode机器崩溃的情况。我们使用冗余来保证文件系统的数据不会丢失，即使是在NameNode忽然崩溃的情况下。显然，NameNode的崩溃要比集群里面的任何一台DataNode的崩溃要严重得多了。当一台DataNode故障的时候，整个集群还可以继续运行，但当NameNode故障的时候，集群就无法运行了，这时候，我们得手动的采取措施修复故障。当然，NameNode的工作量是相当的小的，它发生故障的概率要比其他机器发生故障的概率小得多了。