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大数据&HDFS的体系结构
132 2024-09-07
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摘要
一、HDFS的存储模式
Hadoop分布式文件系统（HDFS）采用块存储模式，将文件划分成固定大小的block块进行管理。在Hadoop1中默认块大小为64MB，Hadoop2中为128MB，可通过配置文件自定义。
二、块存储模式的设计理由
块存储模式提升HDFS的高容错性、高并发访问能力，便于数据复制、备份和易于管理。同时，与本地文件系统隔离，保障数据安全可靠。块大小对于MapReduce并行处理效率有重要影响。
三、HDFS的两大组件
HDFS由NameNode和DataNode组成。NameNode负责文件系统的命名空间管理和文件访问控制，存储文件元数据。DataNode实际存储数据块，并向NameNode报告块信息。
四、关于NameNode
NameNode是HDFS的核心，管理命名空间、文件系统树以及文件和目录信息。它记录文件的块信息，但不永久保存块位置。作为单点故障，它的机器配置有大量内存。
五、关于DataNode
DataNode存储数据块并处理读/写操作。它执行NameNode命令，周期性发送块信息，支持高并发访问，并且在出现故障时能够被重新分配任务。
六、HDFS的体系结构
HDFS集群由一个NameNode和多个DataNode组成，加上辅助的SecondaryNameNode。客户端作为用户交互接口，NameNode负责命名空间和文件访问管理，DataNode负责存储数据块，SecondaryNameNode则辅助NameNode的工作。
七、体系结构局限性
HDFS的局限性包括命名空间限制、性能瓶颈、隔离问题和集群的可用性。解决方案涉及使用多个NameNode、应用隔离机制和高可用性集群配置。
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