干了半年Hadoop开发,前几天公司来了个java新人。小伙子对Hadoop大数据感兴趣,问我什么是HDFS分布式文件系统?我想有疑问的不只是他一个java开发,今天就简单的给大家介绍一下什么是HDFS。 1.HDFS体系架构 HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系架构,由于分布式存储的性质,集群拥有两类节点NameNode和DataNode。 NameNode(名字节点):系统中通常只有一个,中心服务器的角色,管理存储和检索多个DataNode的实际数据所需的所有元数据。 DataNode(数据节点):系统中通常有多个,是文件系统中真正存储数据的地方,在NameNode统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
图中的Client是HDFS的客户端,是应用程序可通过该模块与NameNode和DataNode进行交互,进行文件的读写操作。
2.HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问题而产生的,其具备了以下特点: 1) HDFS文件系统可存储超大文件 HDFS是一种文件系统,自身也有块(block)的概念,其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多,默认是64MB。 HDFS上的块之所以设计的如此之大,其目的是为了最小化寻址开销。 HDFS文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量,文件的所有块并不需要存储在一个磁盘上,因此可以利用集群上任意一个磁盘进行存储,由于具备这种分布式存储的逻辑,所以可以存储超大的文件,通常G、T、P级别。 (java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发) 2) 一次写入,多次读取 一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变,这个假设简化了数据一致性的问题,同时提高数据访问的吞吐量。 3) 运行在普通廉价的机器上 Hadoop的设计对硬件要求低,无需昂贵的高可用性机器上,因为在HDFS设计中充分考虑到了数据的可靠性、安全性和高可用性。
3.不适用于HDFS的场景: 1) 低延迟HDFS不适用于实时查询这种对延迟要求高的场景 2) 大量小文件 对于Hadoop系统,小文件通常定义为远小于HDFS的block size(默认64MB)的文件,由于每个文件都会产生各自的MetaData元数据,Hadoop通过Namenode来存储这些信息,若小文件过多,容易导致Namenode存储出现瓶颈。 (hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发,hadoop开发) 3) 多用户更新 为了保证并发性,HDFS需要一次写入多次读取,目前不支持多用户写入,针对有多人写入数据的场景,可以考虑采用Hbase的方案。4) 结构化数据 HDFS适合存储半结构化和非结构化数据,若有严格的结构化数据存储场景,也可以考虑采用Hbase的方案。 (java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发,java开发) 5) 数据量并不大 通常Hadoop适用于TB、PB数据,若待处理的数据只有几十GB的话,不建议使用Hadoop。 以上是从HDFS的结构、特点和不适用的场景做了一点简单解释,希望对大家有帮助。 |
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