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主节点和副本节点通常指的是Hadoop分布式文件系统#xff08;HDFS#xff09;中的NameNode和DataNode。 NameNode#xff08;主节点#xff09;#xff1a;NameNode是Hadoop集群中的一个核心组件#xff0c;它负责管理文件系统的命名空间和元数据…NameNode与DataNode回顾
主节点和副本节点通常指的是Hadoop分布式文件系统HDFS中的NameNode和DataNode。 NameNode主节点NameNode是Hadoop集群中的一个核心组件它负责管理文件系统的命名空间和元数据。它记录了文件的目录结构、文件的块分配信息以及每个文件块所在的DataNode等关键信息。NameNode维护着整个文件系统的元数据并提供对文件系统的访问控制。 DataNode副本节点DataNode是Hadoop集群中的另一个核心组件它负责存储实际的数据块。当客户端写入文件时数据被分成多个块并复制到不同的DataNode上进行存储。DataNode会周期性地向NameNode汇报存储信息、块的完整性以及心跳状态等信息。 NameNode和DataNode协同工作实现了HDFS的高可靠性和扩展性。NameNode作为主节点负责管理和控制整个文件系统的元数据而DataNode作为副本节点负责存储和处理实际的数据块。这种分布式架构使得HDFS能够容纳大规模的数据并提供高吞吐量的读写操作。
HDFS读数据流程 HDFS读数据操作一般是客户端通过RPC 调用Namenode以确定文件按块起始位置对于每一个块namenode返回保存该块副本的datanode地址返回结果具有优先顺序客户端通过DistributedFileSystem返回的FSDataInputStream对象调用read方法将数据从datanode传回客户端。 读流程详细版
1、客户端请求文件读取 当用户需要读取一个文件时首先客户端会向NameNode发送一个读取文件的请求
2、NameNode响应 NameNode接收到请求后会检查文件的元数据信息包括文件的位置、块的位置等。 具体为NameNode验证权限和路径检查文件是否存在。如果文件不存在则返回错误信息给客户端如果文件存在则返回文件的元数据信息如文件大小、块信息等给客户端
3、数据块位置获取 NameNode根据文件的元数据信息确定了文件所在的数据块然后会返回该数据块所在的DataNode列表给客户端。
4、就近原则选择DataNode建立数据传输通道 客户端根据就近原则选择距离自己最近的一个DataNode作为主节点Primary DataNode用于与其建立数据传输通道。 具体如下客户端通过比较自身与各个DataNode的网络距离选择距离最近的DataNode作为首选节点 首选节点可能存在负载过重的情况因此客户端需要进行负载均衡。客户端可以向NameNode请求额外的DataNode列表。客户端从首选节点和其他可用的DataNode中选择一个数据副本进行读取。这里可以使用随机选择算法来确保负载均衡
5、NameNode节点与DataNode节点建立通信 NameNode主节点开始与其他副本节点DataNode进行通信DataNode节点将数据块传输给NameNode节点并由NameNode节点将数据传输给客户端
6、考虑负载均衡进行数据传输 HDFS采用负载均衡的策略来提高系统的性能和资源利用率。在读取文件时如果某个DataNode的负载较高可以选择其他负载较低的DataNode进行数据传输以实现负载均衡。
7、数据传输 DataNode主节点将数据块分成一系列小的数据包并通过TCP/IP协议发送给客户端。 注 DataNode开始向客户端传输数据从磁盘中读取数据输入流FSDataInputStream以packet为单位做检验)
8、客户端以packet为接收单位先本地缓存然后写入目标文件即客户端接收到数据包后可以进行处理或者保存。
读流程简化版
客户端向NameNode发送读取文件请求。NameNode检查文件的元数据信息确定文件所在的数据块和对应的DataNode列表。客户端根据就近原则选择距离最近的一个DataNode作为主节点。主节点与其他副本节点建立通信并将数据块传输给客户端。客户端接收数据包并进行处理或保存。
读数据注意
1、hdfs读数据流程是串行读
2、怎样选择节点 同一机器同一机架同一网络
读面试题 HDFS读文件的流程是怎样的 HDFS读文件的流程包括客户端向NameNode发送读取文件的请求NameNode验证权限和路径并返回文件的元数据信息客户端根据元数据信息获取数据块所在的数据节点列表客户端与数据节点建立连接并发送读取数据块的请求数据节点将数据块发送给客户端客户端接收并处理数据块通过重复这个过程直到读取完所有数据块。 HDFS读取大文件时是否会有性能问题 HDFS针对大文件的并行读取机制可以提高读取性能。大文件被切分成多个数据块并且这些数据块可以同时从不同的数据节点读取利用了集群中多个节点的读取带宽和计算资源从而提高了整体的读取效率。 HDFS如何处理并发读取操作 HDFS使用共享锁来实现并发访问控制。多个客户端可以同时读取同一个文件的不同部分每个数据节点也可以同时为多个客户端提供数据块的读取。这种并发读取机制保证了系统的吞吐量和响应时间。 如果某个数据节点发生故障会影响HDFS的读取吗 当某个数据节点发生故障时HDFS会自动检测到并通知NameNode。NameNode会选择其他副本所在的数据节点进行读取以保证数据的可用性和完整性。因此即使某个数据节点发生故障不会明显影响HDFS的读取操作。 HDFS的读取操作与传统文件系统的读取操作有何不同 HDFS采用流式读取方式数据块直接从数据节点传输给客户端减少了读取延迟。而传统文件系统通常需要将整个文件先复制到客户端再进行读取这个过程会消耗大量的时间和网络带宽。
HDFS写数据流程 写流程详细版
1、客户端向HDFS的NameNode发送写请求。
客户端通过DistributedFileSystem的API或命令行工具如hdfs dfs -put向HDFS的NameNode发送写入请求请求创建新文件或追加数据。
2、NameNode接收到写请求后首先检查文件的元数据信息并确定文件将要存储的位置和所需的数据块数量确定文件是否存在以及是否有写入权限。
NameNode维护了整个文件系统的元数据信息包括文件和目录的属性、访问控制列表等它会检查请求中指定的路径和权限。如果文件不存在则创建新文件并将其元数据信息记录在NameNode的命名空间中。NameNode在命名空间中为新文件分配一个唯一的文件ID并将该文件的基本信息存储在内存中。
4、数据块分配。NameNode根据一定的策略选择可用的DataNode并为文件的每个数据块分配一个主节点Primary DataNode和多个副本节点Replica DataNodeNameNode返回文件的数据节点列表给客户端。
NameNode根据配置的复制因子默认为3和集群的拓扑结构来选择一组适合的数据节点作为副本位置。选择的原则通常是数据节点距离客户端的网络距离较近。 就近原则选择主节点在选择主节点时HDFS会考虑就近原则即选择距离客户端最近的DataNode作为主节点以减少数据传输的延迟。 客户端收到数据节点列表后就知道了数据块应该写入哪些数据节点。
5、客户端根据数据节点列表将数据切分成数据块并按照指定的策略将这些数据块依次写入各个DataNode的数据节点。
客户端通常会将大数据文件切分成多个数据块每个数据块默认大小为128MB可以通过配置进行调整。客户端通过与相应的数据节点建立连接并将数据块发送给数据节点。主节点与副本节点建立通信主节点与副本节点之间建立通信通道。主节点将数据块传输给副本节点并协调副本节点之间的数据同步 数据写入主节点客户端通过与主节点建立连接向主节点发送数据写入请求。主节点将数据块按照指定的格式进行存储并将数据复制到副本节点。 数据复制和同步主节点将数据块的副本传输给其他副本节点并协调副本节点之间的数据同步保证数据的一致性。
6、每个数据节点接收到数据块后将数据块存储在本地磁盘上并向客户端发送确认消息。
数据节点负责接收数据块并存储在本地的数据目录中。一旦数据块完全写入磁盘数据节点会向客户端发送确认消息。
7、客户端等待所有数据节点都完成数据块的写入。
客户端会等待所有数据块都成功写入对应的数据节点并收到数据节点的确认消息。
8、客户端向NameNode发送完成写操作的请求。
客户端通知NameNode已经完成了文件的写入操作。
9、NameNode接收到完成写操作的请求后更新文件的元数据信息。
NameNode会更新文件的元数据信息包括文件大小、数据块的位置信息等。
10、客户端收到写操作完成的确认消息。
客户端收到NameNode的确认消息表示文件写入操作已经成功完成。
写流程简化版
客户端向NameNode发送写入文件请求。NameNode确定文件存储位置和数据块分配情况。主节点与副本节点建立通信并协调数据复制和同步。客户端通过与主节点建立连接将数据写入主节点。主节点将数据块的副本传输给其他副本节点进行数据同步。当所有副本节点完成数据写入和同步后主节点发送写操作完成确认信号。客户端关闭连接完成文件写入操作。
写面试题 解释HDFS的工作原理和体系结构。 HDFS是一个分布式文件系统用于存储和管理大数据集。它由NameNode和DataNode组成其中NameNode负责维护文件系统的元数据信息而DataNode负责存储实际的数据块。客户端通过与NameNode和DataNode的交互来进行文件读写操作。 HDFS中的NameNode和DataNode的角色是什么它们之间的通信机制是怎样的 NameNode是HDFS的主节点负责管理整个文件系统的命名空间和元数据信息。它与DataNode进行心跳通信以监控其状态并指导数据块的复制和恢复操作。 HDFS如何实现数据的容错性和可靠性 HDFS提供了数据的容错性和可靠性主要通过数据的复制机制实现。每个数据块默认会有三个副本存储在不同的数据节点上这样即使某个数据节点发生故障仍然可以从其他副本进行读取和恢复。HDFS还支持自动故障检测和恢复当一个数据节点出现故障时NameNode会通知其他数据节点进行副本的重新复制。 如何处理大规模文件的写入 HDFS通过将大文件切分成多个数据块进行并行写入从而实现高效的大规模文件写入。同时HDFS使用流式写入的方式客户端将数据块直接发送给数据节点而不需要整个文件先完全写入客户端再传输到数据节点。这大大减少了写入延迟提高了写入性能。 复制因子是什么它对HDFS的影响是什么 复制因子是指每个数据块在HDFS中的副本数量。默认情况下HDFS的复制因子为3即每个数据块会有三个副本存储在不同的数据节点上。复制因子的增加可以提高数据的容错性和可靠性但也会增加存储空间的开销。 HDFS如何处理并发写入操作 HDFS通过使用排他锁在写操作时和共享锁在读操作时来实现并发访问控制。对于写操作只允许一个客户端进行写入并且会进行写锁定防止其他客户端同时写入。对于读操作多个客户端可以同时读取同一个文件的不同部分。 数据节点故障时的数据恢复机制是怎样的 当一个数据节点发生故障导致某些副本不可访问时HDFS会自动检测到故障并向NameNode报告。NameNode会根据存储在元数据中的信息选择其他拥有相应副本的数据节点进行数据复制以保证数据的完整性和可用性。 HDFS的写入操作与传统文件系统的写入操作有何不同 HDFS的写入操作是追加写入而非覆盖写入即新的数据会追加到已有的数据块中而不会修改已有的数据。这种方式可以避免数据的移动和复制提高写入性能。 可能遇到的HDFS写入性能问题和优化方法有哪些 可能的性能问题包括网络带宽瓶颈、硬盘IO限制等。针对这些问题可以采取以下优化方法增加数据节点和网络带宽以提高写入并行度、选择更高性能的硬盘或使用SSD、调整HDFS参数以优化性能等。
参考文章
Apache Hadoop 3.4.0-SNAPSHOT – Hadoop Commands Guidehadoop官网
Tuzki眯眼看世界 - 简书
