终于有人把HDFS架构和读写流程讲明白了

2022-08-18 12:08

导读：HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可运行在廉价的硬件上，能够处理超大文件以及提供流式数据操作。HDFS具有易扩展、高度容错、高吞吐量、高可靠性等特征，是处理大型数据集的强有力的工具。

作者：蒋杰刘煜宏陈鹏郑礼雄陶阳宇罗韩梅

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 HDFS基础

以下是HDFS设计时的目标。

1. 硬件故障

硬件故障对于HDFS来说应该是常态而非例外。HDFS包含数百或数千台服务器（计算机），每台都存储文件系统的一部分数据。事实上，HDFS存在大量组件并且每个组件具有非平凡的故障概率，这意味着某些组件始终不起作用。因此，检测故障并从中快速自动恢复是HDFS的设计目标。

2. 流式数据访问

在HDFS上运行的应用程序不是通常在通用文件系统上运行的通用应用程序，需要对其数据集进行流式访问。HDFS用于批处理而不用于用户的交互式使用，相对于数据访问的低延迟更注重数据访问的高吞吐量。

可移植操作系统接口（Portable Operating System Interface of UNIX, POSIX）标准设置的一些硬性约束对HDFS来说是不需要的，因此HDFS会调整一些POSIX特性来提高数据吞吐率，事实证明是有效的。

3. 超大数据集

在HDFS上运行的应用程序具有大型数据集。HDFS上的一个文件大小一般在吉字节（GB）到太字节（TB）。因此，HDFS需要设计成支持大文件存储，以提供整体较高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百上千个节点。一个HDFS实例需要支撑千万计的文件。

4. 简单的一致性模型

HDFS应用需要“一次写入多次读取”访问模型。假设一个文件经过创建、写入和关闭之后就不会再改变了。这一假设简化了数据一致性问题，并可实现高吞吐量的数据访问。MapReduce应用或网络爬虫应用都非常适合这个模型。将来还需要扩充这个模型，以便支持文件的附加写操作。

5. 移动计算而不是移动数据

当应用程序在其操作的数据附近执行时，计算效率更高。当数据集很大时更是如此，这可以最大限度地减少网络拥塞并提高系统的整体吞吐量。HDFS为应用程序提供了接口，使其自身更靠近数据所在的位置。

6. 跨异构硬件和软件平台的可移植性

HDFS的设计考虑到了异构硬件和软件平台间的可移植性，方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。

从Hadoop这些年的发展来看，HDFS依靠上述特性，成为不断演进变革的大数据体系的坚实基石。

02 HDFS架构

HDFS是一个典型的主/备（Master/Slave）架构的分布式系统，由一个名字节点Namenode(Master) +多个数据节点Datanode(Slave)组成。其中Namenode提供元数据服务，Datanode提供数据流服务，用户通过HDFS客户端与Namenode和Datanode交互访问文件系统。

如图3-1所示HDFS把文件的数据划分为若干个块（Block），每个Block存放在一组Datanode上，Namenode负责维护文件到Block的命名空间映射以及每个Block到Datanode的数据块映射。

▲图3-1 HDFS架构

HDFS客户端对文件系统进行操作时，如创建、打开、重命名等，Namenode响应请求并对命名空间进行变更，再返回相关数据块映射的Datanode，客户端按照流协议完成数据的读写。

HDFS基本概念

HDFS架构比较简单，但涉及概念较多，其中几个重要的概念如下：

1. 块（Block）

Block是HDFS文件系统处理的最小单位，一个文件可以按照Block大小划分为多个Block，不同于Linux文件系统中的数据块，HDFS文件通常是超大文件，因此Block大小一般设置得比较大，默认为128MB。

2. 复制（Replica）

HDFS通过冗余存储来保证数据的完整性，即一个Block会存放在N个Datanode中，HDFS客户端向Namenode申请新Block时，Namenode会根据Block分配策略为该Block分配相应的Datanode replica，这些Datanode组成一个流水线（pipeline），数据依次串行写入，直至Block写入完成。

3. 名字节点（Namenode）

Namenode是HDFS文件系统的管理节点，主要负责维护文件系统的命名空间（Namespace）或文件目录树（Tree）和文件数据块映射（BlockMap），以及对外提供文件服务。

HDFS文件系统遵循POXIS协议标准，与Linux文件系统类似，采用基于Tree的数据结构，以INode作为节点，实现一个目录下多个子目录和文件。INode是一个抽象类，表示File/Directory的层次关系，对于一个文件来说，INodeFile除了包含基本的文件属性信息，也包含对应的Block信息。

数据块映射信息则由BlockMap负责管理，在Datanode的心跳上报中，将向Namenode汇报负责存储的Block列表情况，BlockMap负责维护BlockID到Datanode的映射，以方便文件检索时快速找到Block对应的HDFS位置。

HDFS每一步操作都以FSEditLog的信息记录下来，一旦Namenode发生宕机重启，可以从每一个FSEditLog还原出HDFS操作以恢复整个文件目录树，如果HDFS集群发生过很多变更操作，整个过程将相当漫长。

因此HDFS会定期将Namenode的元数据以FSImage的形式写入文件中，这一操作相当于为HDFS元数据打了一个快照，在恢复时，仅恢复FSImage之后的FSEditLog即可。

由于Namenode在内存中需要存放大量的信息，且恢复过程中集群不可用，HDFS提供HA（主/备Namenode实现故障迁移Failover）以及Federation（多组Namenode提供元数据服务，以挂载表的形式对外提供统一的命名空间）特性以提高稳定性和减少元数据压力。

4. Datanode

Datanode是HDFS文件系统的数据节点，提供基于Block的本地文件读写服务。定期向Namenode发送心跳。Block在本地文件系统中由数据文件及元数据文件组成，前者为数据本身，后者则记录Block长度和校验和（checksum）等信息。扫描或读取数据文件时，HDFS即使运行在廉价的硬件上，也能通过多副本的能力保证数据一致性。

5. FileSystem

HDFS客户端实现了标准的Hadoop FileSystem接口，向上层应用程序提供了各种各样的文件操作接口，在内部使用了DFSClient等对象并封装了较为复杂的交互逻辑，这些逻辑对客户端都是透明的。

03 HDFS读写流程

1. HDFS客户端写流程

图3-2所示为客户端完成HDFS文件写入的主流程。

▲图3-2 客户端完成HDFS写入的主流程

1）创建文件并获得租约

HDFS客户端通过调用DistributedFileSystem# create来实现远程调用Namenode提供的创建文件操作，Namenode在指定的路径下创建一个空的文件并为该客户端创建一个租约（在续约期内，将只能由这一个客户端写数据至该文件），随后将这个操作记录至EditLog（编辑日志）。Namenode返回相应的信息后，客户端将使用这些信息，创建一个标准的Hadoop FSDataOutputStream输出流对象。

2）写入数据

HDFS客户端开始向HdfsData-OutputStream写入数据，由于当前没有可写的Block，DFSOutputStream根据副本数向Namenode申请若干Datanode组成一条流水线来完成数据的写入，如图3-3所示。

▲图3-3 流水线数据写入示意图

3）串行写入数据，直到写完Block

客户端的数据以字节（byte）流的形式写入chunk（以chunk为单位计算checksum（校验和））。若干个chunk组成packet，数据以packet的形式从客户端发送到第一个Datanode，再由第一个Datanode发送数据到第二个Datanode并完成本地写入，以此类推，直到最后一个Datanode写入本地成功，可以从缓存中移除数据包（packet），如图3-4所示。

▲图3-4 串行写入数据示意图

4）重复步骤2和步骤3，然后写数据包和回复数据包，直到数据全部写完。

5）关闭文件并释放租约

客户端执行关闭文件后，HDFS客户端将会在缓存中的数据被发送完成后远程调用Namenode执行文件来关闭操作。

Datanode在定期的心跳上报中，以增量的信息汇报最新完成写入的Block，Namenode则会更新相应的数据块映射以及在新增Block或关闭文件时根据Block映射副本信息判断数据是否可视为完全持久化（满足最小备份因子）。

2. HDFS客户端读流程

相对于HDFS文件写入流程，HDFS读流程相对简单，如图3-5所示。

▲图3-5 HDFS读流程

1）HDFS客户端远程调用Namenode，查询元数据信息，获得这个文件的数据块位置列表，返回封装DFSIntputStream的HdfsDataInputStream输入流对象。

2）客户端选择一台可用Datanode服务器，请求建立输入流。

3）Datanode向输入流中写原始数据和以packet为单位的checksum。

4）客户端接收数据。如遇到异常，跳转至步骤2，直到数据全部读出，而后客户端关闭输入流。当客户端读取时，可能遇到Datanode或Block异常，导致当前读取失败。正由于HDFS的多副本保证，DFSIntputStream将会切换至下一个Datanode进行读取。与HDFS写入类似，通过checksum来保证读取数据的完整性和准确性。

本文摘编自《腾讯大数据构建之道》，经出版方授权发布。（ISBN：978-7-111-71076-9）

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关于作者：核心团队，腾讯数据平台部致力于为腾讯集团旗下业务提供专业、可靠的大数据平台及机器学习平台服务，并依托腾讯云将大数据与AI能力对外输出。团队专注于大数据、云原生、机器学习、图计算、AI视觉和推荐技术等核心技术，并在world-Class比赛中屡获奖项。同时，团队全面拥抱开源并持续贡献社区，自主研发的分布式机器学习平台Angel和大数据集成平台InLong分别从Linux和Apache顶级项目毕业，具有world-Class的技术影响力。

核心作者，蒋杰，北京大学博士，腾讯公司副总裁，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）副理事长，中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会委员。