云計算(cloud computing)，由位于網(wǎng)絡(luò)上的一組服務(wù)器把其計算、存儲、數(shù)據(jù)等資源以服務(wù)的形式提供給請求者以完成信息處理任務(wù)的方法和過程。在此過程中被服務(wù)者只是提供需求并獲取服務(wù)結(jié)果，對于需求被服務(wù)的過程并不知情。同時服務(wù)者以最優(yōu)利用的方式動態(tài)地把資源分配給眾多的服務(wù)請求者，以求達到最大效益。

　　Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)被設(shè)計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統(tǒng)。它和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。

　　一 前提和設(shè)計目標

　　1 hadoop和云計算的關(guān)系

　　云計算由位于網(wǎng)絡(luò)上的一組服務(wù)器把其計算、存儲、數(shù)據(jù)等資源以服務(wù)的形式提供給請求者以完成信息處理任務(wù)的方法和過程。針對海量文本數(shù)據(jù)處理,為實現(xiàn)快速文本處理響應(yīng),縮短海量數(shù)據(jù)為輔助決策提供服務(wù)的時間,基于Hadoop云計算平臺,建立HDFS分布式文件系統(tǒng)存儲海量文本數(shù)據(jù)集,通過文本詞頻利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式數(shù)據(jù)庫HBase存儲關(guān)鍵詞索引,并提供實時檢索,實現(xiàn)對海量文本數(shù)據(jù)的分布式并行處理.實驗結(jié)果表明,Hadoop框架為大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式并行處理提供了很好的解決方案。

　　2 流式數(shù)據(jù)訪問

　　運行在HDFS上的應(yīng)用和普通的應(yīng)用不同，需要流式訪問它們的數(shù)據(jù)集。HDFS的設(shè)計中更多的考慮到了數(shù)據(jù)批處理，而不是用戶交互處理。比之數(shù)據(jù)訪問的低延遲問題，更關(guān)鍵的在于數(shù)據(jù)訪問的高吞吐量。

　　3 大規(guī)模數(shù)據(jù)集

　　運行在HDFS上的應(yīng)用具有很大的數(shù)據(jù)集。HDFS上的一個典型文件大小一般都在G字節(jié)至T字節(jié)。因此，HDFS被調(diào)節(jié)以支持大文件存儲。它應(yīng)該能提供整體上高的數(shù)據(jù)傳輸帶寬，能在一個集群里擴展到數(shù)百個節(jié)點。一個單一的HDFS實例應(yīng)該能支撐數(shù)以千萬計的文件。

　　4 簡單的一致性模型

　　HDFS 應(yīng)用需要一個“一次寫入多次讀取”的文件訪問模型。一個文件經(jīng)過創(chuàng)建、寫入和關(guān)閉之后就不需要改變。這一假設(shè)簡化了數(shù)據(jù)一致性問題，并且使高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問成為可能。Map/Reduce應(yīng)用或者網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用都非常適合這個模型。目前還有計劃在將來擴充這個模型，使之支持文件的附加寫操作。

　　5 異構(gòu)軟硬件平臺間的可移植性

　　HDFS在設(shè)計的時候就考慮到平臺的可移植性。這種特性方便了HDFS作為大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的推廣。

　　6 硬件錯誤

　　硬件錯誤是常態(tài)而不是異常。HDFS可能由成百上千的服務(wù)器所構(gòu)成，每個服務(wù)器上存儲著文件系統(tǒng)的部分數(shù)據(jù)。我們面對的現(xiàn)實是構(gòu)成系統(tǒng)的組件數(shù)目是巨大的，而且任一組件都有可能失效，這意味著總是有一部分HDFS的組件是不工作的。因此錯誤檢測和快速、自動的恢復(fù)是HDFS最核心的架構(gòu)目標。

　　二 HDFS重要名詞解釋

　　HDFS 采用master/slave架構(gòu)。一個HDFS集群是由一個Namenode和一定數(shù)目的Datanodes組成。Namenode是一個中心服務(wù)器，負責(zé)管理文件系統(tǒng)的名字空間(namespace)以及客戶端對文件的訪問。集群中的Datanode一般是一個節(jié)點一個，負責(zé)管理它所在節(jié)點上的存儲。 HDFS暴露了文件系統(tǒng)的名字空間，用戶能夠以文件的形式在上面存儲數(shù)據(jù)。從內(nèi)部看，一個文件其實被分成一個或多個數(shù)據(jù)塊，這些塊存儲在一組 Datanode上。Namenode執(zhí)行文件系統(tǒng)的名字空間操作，比如打開、關(guān)閉、重命名文件或目錄。它也負責(zé)確定數(shù)據(jù)塊到具體Datanode節(jié)點的映射。Datanode負責(zé)處理文件系統(tǒng)客戶端的讀寫請求。在Namenode的統(tǒng)一調(diào)度下進行數(shù)據(jù)塊的創(chuàng)建、刪除和復(fù)制。

　　集群中單一Namenode的結(jié)構(gòu)大大簡化了系統(tǒng)的架構(gòu)。Namenode是所有HDFS元數(shù)據(jù)的仲裁者和管理者，這樣，用戶數(shù)據(jù)永遠不會流過Namenode。

　　1 Namenode

　　(1)HDFS的守護程序。

　　(2)記錄文件時如何分割成數(shù)據(jù)塊的，以及這些數(shù)據(jù)塊被存數(shù)到那些借點上。

　　(3)對內(nèi)存和I/O進行集中管理

　　(4)namenode是單個節(jié)點，發(fā)生故障將使集群崩潰。

　　2 secondary Namenode

　　(1)監(jiān)控HDFS狀態(tài)的輔助后臺程序

　　(2)secondary Namenode與namenode通訊，定期保存HDFS元數(shù)據(jù)快照。

　　(3)當namenode故障時候，secondary Namenode可以作為備用namenode使用。

　　3 Datanode

　　Datanode將HDFS數(shù)據(jù)以文件的形式存儲在本地的文件系統(tǒng)中，它并不知道有關(guān)HDFS文件的信息。它把每個 HDFS數(shù)據(jù)塊存儲在本地文件系統(tǒng)的一個單獨的文件中。Datanode并不在同一個目錄創(chuàng)建所有的文件，實際上，它用試探的方法來確定每個目錄的最佳文件數(shù)目，并且在適當?shù)臅r候創(chuàng)建子目錄。

　　4 jobTracker

　　(1)用于處理作業(yè)的后臺程序

　　(2)決定有哪些文件參與處理，然后切割task并分配節(jié)點

　　(3)監(jiān)控task，重啟失敗的task

　　(4)每個集群只有唯一一個jobTracker，位于Master。

　　5 TaskTracker

　　(1)位于slave節(jié)點上，與datanode結(jié)合

　　(2)管理各自節(jié)點上的task(由jobTracker分配)

　　(3)每個節(jié)點只有一個tasktracker，但一個tasktracker可以啟動多個JVM,

　　(4)與jobtracker交互

　　三 HDFS數(shù)據(jù)存儲

　　1 HDFS數(shù)據(jù)存儲特點

　　(1)HDFS被設(shè)計成能夠在一個大集群中跨機器可靠地存儲超大文件。

　　(2)它將每個文件存儲成一系列的數(shù)據(jù)塊，除了最后一個，所有的數(shù)據(jù)塊都是同樣大小的，數(shù)據(jù)塊的大小是可以配置的。

　　(3)文件的所有數(shù)據(jù)塊都會有副本。每個副本系數(shù)都是可配置的。 (4)應(yīng)用程序可以指定某個文件的副本數(shù)目。

　　(5)HDFS中的文件都是一次性寫入的，并且嚴格要求在任何時候只能有一個寫入者。

　　2 心跳機制

　　Namenode全權(quán)管理數(shù)據(jù)塊的復(fù)制，它周期性地從集群中的每個Datanode接收心跳信號和塊狀態(tài)報告(Blockreport)。接收到心跳信號意味著該Datanode節(jié)點工作正常。塊狀態(tài)報告包含了一個該Datanode上所有數(shù)據(jù)塊的列表。

　　3 副本存放

　　副本的存放是HDFS可靠性和性能的關(guān)鍵。HDFS采用一種稱為機架感知(rack-aware)的策略來改進數(shù)據(jù)的可靠性、可用性和網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率。

　　4 副本選擇

　　為了降低整體的帶寬消耗和讀取延時，HDFS會盡量讓讀取程序讀取離它最近的副本。如果在讀取程序的同一個機架上有一個副本，那么就讀取該副本。如果一個HDFS集群跨越多個數(shù)據(jù)中心，那么客戶端也將首先讀本地數(shù)據(jù)中心的副本。

　　5 安全模式

　　Namenode啟動后會進入一個稱為安全模式的特殊狀態(tài)。處于安全模式的Namenode是不會進行數(shù)據(jù)塊的復(fù)制的。Namenode從所有的 Datanode接收心跳信號和塊狀態(tài)報告。

　　四 HDFS數(shù)據(jù)健壯性

　　HDFS的主要目標就是即使在出錯的情況下也要保證數(shù)據(jù)存儲的可靠性。常見的三種出錯情況是：Namenode出錯, Datanode出錯和網(wǎng)絡(luò)割裂(network partitions)。

　　1 磁盤數(shù)據(jù)錯誤，心跳檢測和重新復(fù)制

　　每個Datanode節(jié)點周期性地向Namenode發(fā)送心跳信號。網(wǎng)絡(luò)割裂可能導(dǎo)致一部分Datanode跟Namenode失去聯(lián)系。Namenode 通過心跳信號的缺失來檢測這一情況，并將這些近期不再發(fā)送心跳信號Datanode標記為宕機，不會再將新的IO請求發(fā)給它們。任何存儲在宕機 Datanode上的數(shù)據(jù)將不再有效。Datanode的宕機可能會引起一些數(shù)據(jù)塊的副本系數(shù)低于指定值，Namenode不斷地檢測這些需要復(fù)制的數(shù)據(jù)塊，一旦發(fā)現(xiàn)就啟動復(fù)制操作。在下列情況下，可能需要重新復(fù)制：某個Datanode節(jié)點失效，某個副本遭到損壞，Datanode上的硬盤錯誤，或者文件的副本系數(shù)增大。

　　2 集群均衡

　　HDFS的架構(gòu)支持數(shù)據(jù)均衡策略。如果某個Datanode節(jié)點上的空閑空間低于特定的臨界點，按照均衡策略系統(tǒng)就會自動地將數(shù)據(jù)從這個Datanode移動到其他空閑的Datanode。當對某個文件的請求突然增加，那么也可能啟動一個計劃創(chuàng)建該文件新的副本，并且同時重新平衡集群中的其他數(shù)據(jù)。這些均衡策略目前還沒有實現(xiàn)。

　　3 數(shù)據(jù)完整性

　　從某個Datanode獲取的數(shù)據(jù)塊有可能是損壞的，損壞可能是由Datanode的存儲設(shè)備錯誤、網(wǎng)絡(luò)錯誤或者軟件bug造成的。HDFS客戶端軟件實現(xiàn)了對HDFS文件內(nèi)容的校驗和 (checksum)檢查。當客戶端創(chuàng)建一個新的HDFS文件，會計算這個文件每個數(shù)據(jù)塊的校驗和，并將校驗和作為一個單獨的隱藏文件保存在同一個 HDFS名字空間下。當客戶端獲取文件內(nèi)容后，它會檢驗從Datanode獲取的數(shù)據(jù)跟相應(yīng)的校驗和文件中的校驗和是否匹配，如果不匹配，客戶端可以選擇從其他Datanode獲取該數(shù)據(jù)塊的副本。

　　4 元數(shù)據(jù)磁盤錯誤

　　FsImage和Editlog是HDFS的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如果這些文件損壞了，整個HDFS實例都將失效。因而，Namenode可以配置成支持維護多個FsImage和Editlog的副本。任何對FsImage或者 Editlog的修改，都將同步到它們的副本上。這種多副本的同步操作可能會降低Namenode每秒處理的名字空間事務(wù)數(shù)量。然而這個代價是可以接受的，因為即使HDFS的應(yīng)用是數(shù)據(jù)密集的，它們也非元數(shù)據(jù)密集的。當Namenode重啟的時候，它會選取最近的完整的FsImage和Editlog來使用。

　　Namenode是HDFS集群中的單點故障(single point of failure)所在。如果Namenode機器故障，是需要手工干預(yù)的。目前，自動重啟或在另一臺機器上做Namenode故障轉(zhuǎn)移的功能還沒實現(xiàn)。

　　5 快照

　　快照支持某一特定時刻的數(shù)據(jù)的復(fù)制備份。利用快照，可以讓HDFS在數(shù)據(jù)損壞時恢復(fù)到過去一個已知正確的時間點。HDFS目前還不支持快照功能，但計劃在將來的版本進行支持。