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HDFS的基本概念介紹

發布時間:2020-08-05 00:31:50 來源:網絡 閱讀:385 作者:原生zzy 欄目:大數據

1. HDFS的設計思路?

  hdfs是分布式的文件系統,用來在廉價的集群上做大數據量的存儲。
HDFS的基本概念介紹
1.大文件被切割成小文件,使用分而治之的思想讓很多服務器對同一個文件進行聯合管理
2.每個小文件做冗余備份,并且分散存到不同的服務器,做到高可靠不丟失

2. HDFS的架構?

HDFS的基本概念介紹
namenode:集群老大,掌管文件系統目錄樹,處理客戶端讀且請求
SecondaryNamenode:持久化元數據,主要給 namenode 分擔壓力之用
DataNode:存儲整個集群所有數據塊,處理真正數據讀寫

3. HDFS的特性?

  - HDFS 中的文件在物理上是分塊存儲(block),塊的大小可以通過配置參數(dfs.blocksize)來規定,默認大小在 hadoop2.x 版本中是 128M,老版本中是 64M
  - HDFS 文件系統會給客戶端提供一個統一的抽象目錄樹,客戶端通過路徑來訪問文件
  - namenode 是 HDFS 集群主節點,負責維護整個 hdfs 文件系統的目錄樹,以及每一個路徑(文件)所對應的 block 塊信息(block 的 id,及所在的 datanode 服務器)
  - datanode 是 HDFS 集群從節點,每一個 block 都可以在多個 datanode 上存儲多個副本(副本數量也可以通過參數設置 dfs.replication,默認是 3)
  - HDFS 是設計成適應一次寫入,多次讀出的場景,且不支持文件的修改

4. HDFS的優缺點?

  • 優點:
    • 可構建在廉價機器上,通過多副本提高可靠性,提供了容錯和恢復機制
    • 高容錯性,數據自動保存多個副本,副本丟失后,自動恢復
    • 適合批處理,移動計算而非數據,數據位置暴露給計算框架
    • 適合大數據處理,GB、TB、甚至 PB 級數據
    • 流式文件訪問,一次性寫入,多次讀取,保證數據一致性
  • 缺點:
    • 低延遲數據訪問,不適合于低延遲高吞吐
    • 小文件存取,不適用與小文件存儲,占用空間,尋道時間超過讀取時間
    • 不支持并發寫入,和隨機讀取。hdfs同一時間只能有一個寫入者,并且不支持多次插入,只能追加
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