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2024年3月7日发(作者：图片转换成xml)

Hadoop有许多元素构成。其最底部是Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是 MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。

HDFS

对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在HDFS内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是HDFS的一个缺点（单点失败）。

存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。

NameNode

NameNode是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode决定是否将文件映射到 DataNode上的复制块上。对于最常见的3个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意，这里需要您了解集群架构。

实际的I/O事务并没有经过NameNode，只有表示DataNode和块的文件映射的元数据经过NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode会以块标识和该块的第一个副本的DataNode IP地址作为响应。这个NameNode还会通知其他将要接收该块的副本的DataNode。

NameNode在一个称为FsImage的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是EditLog）将存储在 NameNode的本地文件系统上。FsImage和EditLog文件也需要复制副本，以防文件损坏或NameNode系统丢失。

DataNode

DataNode也是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop集群包含一个

NameNode和大量DataNode。DataNode通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

DataNode响应来自HDFS客户机的读写请求。它们还响应创建、删除和复制来自NameNode的块的命令。NameNode依赖来自每个DataNode的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode不能发送心跳消息，NameNode将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

文件操作

可见，HDFS并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。如果客户机想将文件写到HDFS上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的HDFS块大小，创建文件的请求将发送给NameNode。NameNode将以DataNode标识和目标块响应客户机。同时也通知将要保存文件块副本的DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个DataNode时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本DataNode。客户机也负责创建保存在相同HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件。在最后的文件块发送之后，NameNode将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在EditLog和FsImage文件）。

Linux集群

Hadoop框架可在单一的Linux平台上使用（开发和调试时），但是使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个Hadoop集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。


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