HDFS元数据维护机制（hadoop元数据管理）
wxin55 2024-11-11 14:41 8 浏览 0 评论
HDFS，全名为Hadoop Distributed File System,翻译过来是分布式文件系统，是Hadoop生态中核心的组件之一，实现大规模数据的廉价分布式存储。
今天来分享下HDFS的架构和技术实现原理。
HDFS架构如下图所示：
HDFS中有两个核心的组件：Name Node名称节点和Data Node数据节点。
名称节点存储元数据，元数据包含以下信息：文件分成几块、每个块和文件怎么映射，每个块存储在哪台服务器的那个路径。
具体元数据会存储在两个文件中：FsImage、EditLog。
FsImage文件存储系统文件树信息，具体包含以下信息：文件复制的等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。
EditLog存储文件操作信息，具体包含文件的创建、修改、删除等操作记录信息。
元数据是直接存储在内存中的，这样设计是为了高性能，在HDFS重启的时候，FsImage和EditLog会合并成一个新的FsImage文件
当上层的应用需要从HDFS读取信息时，都需要先访问名称节点，名称节点告知文件存储位置和分块信息后，应用根据元数据的指引再到DataNode读取数据。
那么元数据是怎么获取的呢？
数据节点会主动向名称节点汇报存储了哪些文件块、大小、位置等信息。
有人会问既然在启动时，会合并得到一个新的FsImage文件，为什么还需要维护一个EditLog文件呢？
原因是当FsImage很大时，频繁对其修改，会影响性能，因此一旦得到新的FSImage, 一般长时间都不会变化，变化的是EditLog。
但是问题又来了，随着文件的不断修改，EditLog变得越来越大，怎么办？
为了解决EditLog越来越大影响性能的问题，Hadoop推出了名称节点集群机制。
Hadoop最初的版本NameNode只支持单节点，存在单点故障和性能较低的问题。在Hadoop 2.0中，名称节点可支持HA，可实现名称节点的高可用大规模文件的快速访问。
接下来具体介绍下名称节点如何解决EditLog的问题，流程上如下图所示：
当EditLog文件到阈值时，第二名称节点会想主节点发送停止写入EditLog的指令，主节点得到指令后，立即产生一个新的文件：EditNew，文件的修改操作写入到EditNew中。这时候第二名称节点，通过http get把主节点上的FsImage和EditLog下载到本地，并合并成一个新的FsImage，并把新的FsImage推送给主节点，主节点收到新FsImage同时，将EditNew改名为Edit。
如此即可解决EditLog越来越大，影响性能的问题。
好了，今天的分享到此结束，希望对大家有帮助，感谢大家关注
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