Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译.docxVIP

Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译

引言

核心设计理念与目标

HDFS的设计并非追求面面俱到，而是围绕特定的应用场景和需求进行优化，其核心设计理念和目标主要包括：

1.大规模数据集支持：HDFS旨在高效存储和管理TB级乃至PB级的数据量。它假设数据集通常非常庞大，单个文件可能就达到GB甚至TB级别，因此其架构从根本上支持这种大文件的存储和访问模式。

2.硬件故障的常态性：HDFS的设计前提是硬件故障是普遍存在的，而非异常情况。一个大型集群包含成百上千的服务器，其中的磁盘、节点甚至网络随时可能发生故障。因此，HDFS具备强大的容错能力，能够自动检测故障并从中恢复，确保数据的完整性和服务的持续性。

3.流式数据访问：HDFS主要面向批处理应用，而非交互式应用。它优化的是数据的高吞吐量读取，而非低延迟的随机访问。应用程序通常会对数据集进行大规模的顺序读写，因此HDFS的数据访问模型更侧重于支持这种流式处理。

4.简单一致性模型：HDFS采用了相对简单的一致性模型。文件一旦创建、写入并关闭，除了追加操作外，一般不支持修改。这种简化有助于提高系统的性能和可靠性，也符合许多大数据处理场景的需求。

5.移动计算而非移动数据：考虑到数据规模巨大，移动数据的代价高昂。HDFS鼓励将计算逻辑（如MapReduce任务）调度到数据所在的节点进行处理，从而显著减少网络传输开销，提高整体处理效率。

Namenode与Datanode：主从架构详解

HDFS采用了经典的主从（Master/Slave）架构，主要由两类节点构成：一个Namenode（主节点）和多个Datanode（从节点）。

1.Namenode：集群的“大脑”

Namenode是HDFS的核心管理者，它负责维护整个文件系统的命名空间（Namespace），包括目录树结构、文件和目录的元数据信息。元数据具体包括文件的所有者、权限、创建时间、修改时间，以及最重要的——文件的数据块（Block）与Datanode之间的映射关系。

*文件系统命名空间管理：Namenode维护着一个层次化的目录结构，用户可以像操作本地文件系统一样进行文件和目录的创建、删除、重命名等操作。这些操作的记录会被持久化存储。

*Block映射管理：当一个文件被存储到HDFS时，会被分割成固定大小的数据块（Block）。Namenode负责记录每个文件由哪些Block组成，以及每个Block存储在哪些Datanode上。这张映射表是动态维护的，对于HDFS的高效运作至关重要。

*副本管理决策：Namenode根据系统的副本放置策略，决定每个Block的副本数量以及这些副本应该存储在哪些Datanode上，以平衡数据的可靠性、可用性和访问性能。

*协调访问：Namenode处理来自客户端的所有文件操作请求，如打开、关闭、读取、写入文件等，并相应地更新其元数据。

Namenode的角色至关重要，一旦其发生故障且无法恢复，整个HDFS集群的元数据将丢失，可能导致数据无法访问。因此，HDFS提供了多种机制来保护Namenode的数据，如元数据持久化（通过EditLog和FsImage文件）、SecondaryNamenode（用于辅助合并FsImage和EditLog，加速Namenode重启，并提供有限的故障恢复能力）以及后来引入的高可用（HA）方案。

2.Datanode：数据的“存储容器”

Datanode是HDFS中负责实际存储数据的节点，它们分布在集群中的各个服务器上。Datanode的主要职责是：

*数据块存储与管理：Datanode接收并存储Namenode分配给它的数据块，同时负责对这些Block进行读写操作。每个Block在Datanode上以文件的形式存储在本地文件系统中，并伴有一个校验和文件，用于数据完整性校验。

*心跳与块报告：Datanode会定期向Namenode发送“心跳”消息，以表明自身状态正常。同时，Datanode还会定期发送“块报告”，列出其存储的所有Block信息，Namenode据此更新其Block映射表，并检查是否有Block的副本数量低于预期，从而触发副本创建或删除操作。

*执行数据操作：响应Namenode的指令，如创建、删除、复制Block等。在数据写入时，Datanode之间会形成数据传输管道（Pipeline），以高效地完成副本的复制。在数据读取时，Datanode根据客户端的请求提供数据。

Datanode是无状态的，它们的行为完全由Namenode指挥。集群中可以轻松添加或移除Datanode，以扩展存储容量或替换故障节点，Namenode会自动感知并调整集群状态。

数据块（Block）与副