1.hdfs分布式文件存储的特点
分布式存储:一次写入,多次读取
2.HDFS架构
3.块和副本
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
<description>设置HDFS块大小，单位是b</description>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
4.三大机制
4.1副本机制
机架感知机制
副本机制如何识别是否为同一个机架以及服务器?
网络拓扑图
4.2负载均衡机制
4.3心跳机制
5. 写入数据原理
1.客户端发起写入数据的请求给namenode
2.namenode接收到客户端请求,开始校验(是否有权限,路径是否存在,文件是否存在等),如果校验没问题,就告知客户端可以写入
3.客户端收到消息,开始把文件数据分割成默认的128m大小的的block块,并且把block块数据拆分成64kb的packet数据包,放入传输序列
4.客户端携带block块信息再次向namenode发送请求,获取能够存储block块数据的datanode列表
5.namenode查看当前距离上传位置较近且不忙的datanode,放入列表中返回给客户端
6.客户端连接datanode,开始发送packet数据包,第一个datanode接收完后就给客户端ack应答(客户端就可以传入下一个packet数据包),同时第一个datanode开始复制刚才接收到的数据包给node2,node2接收到数据包也复制给node3(复制成功也需要返回ack应答),最终建立了pipeline传输通道以及ack应答通道
7.其他packet数据根据第一个packet数据包经过的传输通道和应答通道,循环传入packet,直到当前block块数据传输完成(存储了block信息的datanode需要把已经存储的块信息定期的同步给namenode)
8.其他block块数据存储,循环执行上述4-7步,直到所有block块传输完成,意味着文件数据被写入成功(namenode把该文件的元数据保存上)
9.最后客户端和namenode互相确认文件数据已经保存完成(也会汇报不能使用的datanode)
6.读取数据原理
1.客户端发送读取文件请求给namenode
2.namdnode接收到请求,然后进行一系列校验(路径是否存在,文件是否存在,是否有权限等),如果没有问题,就告知可以读取
3.客户端需要再次和namenode确认当前文件在哪些datanode中存储
4.namenode查看当前距离下载位置较近且不忙的datanode,放入列表中返回给客户端
5.客户端找到最近的datanode开始读取文件对应的block块信息(每次传输是以64kb的packet数据包),放到内存缓冲区中
6.接着读取其他block块信息,循环上述3-5步,直到所有block块读取完毕(根据块编号拼接成完整数据)
7.最后从内存缓冲区把数据通过流写入到目标文件中
8.最后客户端和namenode互相确认文件数据已经读取完成(也会汇报不能使用的datanode)
7.元数据存储的原理
7.1 edits和fsimage文件
namenode管理元数据: 基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。每次对HDFS的操作，均被edits文件记录, edits达到大小上限后，开启新的edits记录,定期进行edits的合并操作
如当前没有fsimage文件， 将全部edits合并为第一个fsimage文件
如当前已存在fsimage文件，将全部edits和已存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage
edits编辑文件: 记录hdfs每次操作(namenode接收处理的每次客户端请求)
fsimage镜像文件: 记录某一个时间节点前的当前文件系统全部文件的状态和信息(namenode所管理的文件系统的一个镜像)
SecondaryNameNode辅助合并元数据: SecondaryNameNode会定期从NameNode拉取数据（edits和fsimage）然后合并完成后提供给NameNode使用。
对于元数据的合并，是一个定时过程，基于两个条件：
dfs.namenode.checkpoint.period:默认3600（秒）即1小时
dfs.namenode.checkpoint.txns: 默认1000000，即100W次事务
dfs.namenode.checkpoint.check.period: 检查是否达到上述两个条件，默认60秒检查一次，只要有一个达到条件就执行拉取合并
查看历史编辑文件
命令: hdfs oev -i edits文件名 -o 自定义文件名.xml
[root@node1 current]# cd /export/data/hadoop/dfs/name/current
[root@node1 current]# hdfs oev -i edits_0000000000000033404-0000000000000033405 -o 405_edit.xml
[root@node1 current]# cat 405_edit.xml
查看镜像文件
命令: hdfs oiv -i fsimage文件名 -p XML -o 自定义文件名.xml
[root@node1 current]# cd /export/data/hadoop/dfs/name/current
[root@node1 current]# hdfs oiv -i fsimage_0000000000000033405 -p XML -o 405_fsimage.xml
[root@node1 current]# cat 405_fsimage.xml
7.2 内存/文件元数据
namenode和secondarynamenode: 配合完成对元数据的保存
元数据: 内存元数据和文件元数据两种分别在内存和磁盘上
内存元数据: namnode运行过程中产生的元数据会先保存在内存中，再保存到文件元数据中。
内存元数据优缺点:
优点: 因为内存处理数据的速度要比磁盘快。
缺点: 内存一断电，数据全部丢失
文件元数据: Edits 编辑日志文件和fsimage 镜像文件
Edits编辑日志文件: 存放的是Hadoop文件系统的所有更改操作（文件创建，删除或修改）的日志，文件系统客户端执行的更改操作首先会被记录到edits文件中
Fsimage镜像文件: 是元数据的一个持久化的检查点，包含Hadoop文件系统中的所有目录和文件元数据信息，但不包含文件块位置的信息。文件块位置信息只存储在内存中，是在 datanode加入集群的时候，namenode询问datanode得到的，并且不间断的更新
fsimage和edits关系: 两个文件都是经过序列化的，只有在NameNode启动的时候才会将fsimage文件中的内容加载到内存中，之后NameNode把增删改查等操作记录同步到edits文件中.使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作，也是最完整的元数据。
7.3 元数据存储的原理
1.namenode第一次启动的时候先把最新的fsimage文件中内容加载到内存中,同时把edits文件中内容也加载到内存中
2.客户端发起指令(增删改查等操作),namenode接收到客户端指令把每次产生的新的指令操作先放到内存中
3.然后把刚才内存中新的指令操作写入到edits_inprogress文件中
4.edits_inprogress文件中数据到了一定阈值的时候,把文件中历史操作记录写入到序列化的edits备份文件中
5.namenode就在上述2-4步中循环操作…
6.当secondarynamenode检测到自己距离上一次检查点(checkpoint)已经1小时或者事务数达到100w,就触发secondarynamenode询问namenode是否对edits文件和fsimage文件进行合并操作
7.namenode告知可以进行合并
8.secondarynamenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行合并(这个过程称checkpoint）
9.secondarynamenode把刚才合并后的fsimage.checkpoint文件拷贝给namenode
10.namenode把拷贝过来的最新的fsimage.checkpoint文件,重命名为fsimage,覆盖原来的文件