HDFS 产生背景 : 当数据量越来越大，一台机器无法满足，就要更多的机器，这时就需要个分布式文件管理系统来管理这些数据

HDFS（Hadoop Distributed File System）:

• 分布式的管理 , 存储文件，通过目录树来定位文件
• 使用场景：一次写入，多次读出

HDFS 优缺点

HDFS优点 :

• 高容错性 : 数据自动保存多个副本 , 某个副本丢失后， 能自动副本
• 适合处理大数据 : 数据规模可达 PB , 百万文件量
• 可靠性 : 可构建在廉价机器上， 通过多副本机制， 提高可靠性

HDFS缺点 :

• 不适合低延时数据访问 : 毫秒级的存储数据 ( 无法实现 )
• 无法高效存储大量小文件 : 小文件过多， 会导致 NameNode 内存过大 , 寻址时间过长
• 不支持并发写入/文件随机修改 : 一个文件只能有一个写 , 仅支持追加数据

HDFS 架构

• NameNode (nn) : 管理 HDFS , 存储名称空间 , 副本策略 , Block映射 , 处理客户端读写请求
• Secondary NameNode：非热备。只定期合并 Fsimage 和 Edits， 并推送给 NN
• DataNode (dn)：存储实际的数据块 , 执行数据块的读写操作
• Client (客户端) : 与NN/DN 交互 ,上传文件切分 , 命令管理 HDFS

HDFS 文件块

文件在 HDFS 是分块存储 (Block) :

• 块的大小 = dfs.blocksize
• Hadoop2.x/3.x 的默认大小 : 128M
• 1.x 的默认大小 : 64M

Block 由来 :

• 当寻址时间约为 10ms，即查找到目标 block 的时间为 10ms
• 寻址时间 = 传输时间的 1% 时，为最佳状态。传输时间 =10ms / 0.01 = 1000ms = 1s
• 目前磁盘的传输速率普遍为 100MB/s
• block大小 = 1s * 100MB/s = 100MB

Block 设置建议 :

• HDFS 块的大小根据磁盘传输速率
• 机械硬盘 : 128M
• 固态硬盘 : 256M

Block 问题 :

• Block 太小， 会增加寻址时间
• Block 太大， 会增加磁盘传输数据时间

最后

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