hdfs删除文件 java_HDFS

提出问题：

hdfs是什么？

hdfs是一个分布式的文件系统，其核心思想是分而治之，即将大文件和大批量文件分布式存放在大量独立的服务器上，以便采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。是 Hadoop 应用程序使用的主要分布式存储。 HDFS 被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。

HDFS 是一个主/从体系结构，从最终用户的角度来看，它就像传统的文件系统一样，可以通过目录路径对文件执行 CRUD（Create、Read、Update 和 Delete）操作

文件系统：是操作系统提供的磁盘空间管理服务，该服务只需要用户指定文件的存储位置及文件读取路径，而不需要用户了解文件在磁盘上是如何存放的。

为什么要用hdfs？

我们知道文件是放在磁盘里面，假设现在有一般硬盘都是TB级别的，但是数据是PB级别这种问题怎么办？

可能会说我用磁盘阵列，将多个磁盘组成一个超大磁盘系统。形成独立磁盘冗余阵列简称RAID。这样可行。但是单个台服务器的容量始终有一个边界值，随着数据的增加，单台服务器很难放得下海量的数据。所以需要多台服务器来存储数据，而hdfs就是分布式的文件存储系统。可以存储多台服务器上的数据。那么hdfs是如何让实现的?原理是什么？下面将详细介绍！

是什么原理实现的？

HDFS将一个大文件分为一个个DataBlock块，默认每块128M（为什么是128？1秒定律！，1.0版本是64M，为什么每块这么大？减少寻址时间。），这里面的块是逻辑上的划分 。HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间。

当有一个超大文件的时候，hdfs将文件按照128M每块进行数据切分，并放到不同DataNode节点，使用namenode进行统一的元数据管理。使用分而治之的思想。HDFS 是个抽象层，底层依赖很多独立的服务器，对外提供统一的文件管理功能。

用户访问 HDFS 中的 /a/b/c.mpg 这个文件时，HDFS 负责从底层的相应服务器中读取该文件，然后返回给用户，这样用户就只需和 HDFS 打交道，而不用关心这个文件是如何存储的。
为了解决存储结点负载不均衡的问题，HDFS 首先把一个文件分割成多个块，然后再把这些文件块存储在不同服务器上。

这种方式的优势就是不怕文件太大，并且读文件的压力不会全部集中在一台服务器上，从而可以避免某个热点文件会带来的单机负载过高的问题。

但是如果某台服务器坏了，那么文件就会读不全。如果磁盘不能恢复，那么存储在上面的数据就会丢失。为了保证文件的可靠性，HDFS 会把每个文件块进行多个备份，一般情况下是 3 个备份。

HDFS的整体构架

HDFS是主从构架，NameNode和DataNode，其中NameNode是管理元数据的，而DataNode是真正存储数据的。

HDFS 会对外暴露一个文件系统命名空间，并允许用户数据以文件的形式进行存储。在内部，一个文件被分成多个块并且这些块被存储在一组 DataNode 上。

1）NameNode

文件的元数据采用集中式存储方案存放在 NameNode 当中。NameNode 负责执行文件系统命名空间的操作，如打幵、关闭、重命名文件和目录。NameNode 同时也负责将数据块映射到对应的 DataNode 中。

2）DataNode

DataNode 是文件系统的工作结点。它们根据需要存储并检索数据块，并且定期向 NameNode 发送他们所存储的块的列表。文件数据块本身存储在不同的 DataNode 当中，DataNode 可以分布在不同机架上。

DataNode 负责服务文件系统客户端发出的读/写请求。

DataNode 同时也负责接收 NameNode 的指令来进行数据块的创建、删除和复制。

总而言之DataNode 真正的工作是有DataNode 做的，所以DataNode 又叫做工作节点

3）Client

HDFS 的 Client 会分别访问 NameNode 和 DataNode 以获取文件的元信息及内容。HDFS 集群的 Client 将直接访问 NameNode 和 DataNode，相关数据会直接从 NameNode 或者 DataNode 传送到客户端。

NameNode 和 DataNode 都是被设计为在普通 PC 上运行的软件程序。HDFS 是用 Java 语言实现的，任何支持 Java 语言的机器都可以运行 NameNode 或者 DataNode。

Java 语言本身的可移植性意味着 HDFS 可以被广泛地部署在不同的机器上。

HDFS 数据复制

hdfs为了容错是，将每个数据块进行了备份，如果放在同一集群，万一集群挂了怎么办？如果放在别的机架，数据恢复的又太慢。所以备份的策略是，在本地的机架的相同节点放一个副本，本地不同节点放一个副本，不同机架放一个副本。

HDFS的读写流程

读取流程：

客户端向namenode发送连接

连接成功之后，客户端请求读取hdfs上的某个文件的某个数据块，namenode首先查看datanode有没有这个数据块

没有就返回没有，有的话向客户端返回数据块信息，具体在那些服务器上。

客户端接受到namenode返回的信息，去找对应的datanode进行连接，客户端选择距离最近的机器进行读取。最后关闭连接

写入流程：

客户端连接namenode，成功之后

向客户端向namenode发出写的请求，namenode查看是否有写的权限，要写的文件是否已存在

符合要求 namenode根据客户端的情况（写文件大小、客户端位置），分配给客户端写在数据的位置（在那些机器上）

客户端向datanode写入数据

datanode对数据进行复制

复制完成之后各个节点，上报新的block位置信息

datanode通知客户端写完了

checkpoint流程:

当datanode出现故障的时候，namenode会通过心跳机制（datanode每三秒会向namenode发送一次心跳，十秒没有接受到，就默认datanode出现故障。）知道了。namenode根据datanode的块信息回复数据，如果记录的信息有三分数据，而心跳只返回两条。就去别的机器备份的恢复。

如果namenode出现故障，备用的namenode转为active状态，根据本地磁盘fsimage恢复数据，如果不全那么会根据editlog日志恢复。