云小课 | MRS 基础入门之 HDFS 组件介绍
摘要：HDFS 是 MapReduce 服务中的基础文件系统，全称为 Hadoop 的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），可支持实现大规模数据可靠的分布式读写。
本文分享自华为云社区《【云小课】EI第21课 MRS基础入门之HDFS组件介绍》，原文作者：Hi,EI 。
HDFS 针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS 保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。
HDFS 结构
HDFS 是一个 Master/Slave 的架构，主要包含主、备 NameNode 和多个 DataNode 角色。在 Master 上运行 NameNode，而在每一个 Slave 上运行 DataNode，ZKFC 需要和 NameNode 一起运行。
NameNode 和 DataNode 之间的通信都是建立在 TCP/IP 的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC 和 JournalNode 能部署在运行 Linux 的服务器上。
图 1-1 HA HDFS 结构
图 1-1 中各模块的功能说明如表 1-1 所示。
表 1-1 模块说明
HA 即为 High Availability，用于解决 NameNode 单点故障问题，该特性通过主备的方式为主 NameNode 提供一个备用者，一旦主 NameNode 出现故障，可以迅速切换至备 NameNode，从而不间断对外提供服务。
在一个典型 HDFS HA 场景中，通常由两个 NameNode 组成，一个处于 Active 状态，另一个处于 Standby 状态。
为了能实现 Active 和 Standby 两个 NameNode 的元数据信息同步，需提供一个共享存储系统。本版本提供基于 QJM（Quorum Journal Manager）的 HA 解决方案，如图 1-2 所示。主备 NameNode 之间通过一组 JournalNode 同步元数据信息。
通常配置奇数个（2N+1 个）JournalNode，且最少要运行 3 个 JournalNode。这样，一条元数据更新消息只要有 N+1 个 JournalNode 写入成功就认为数据写入成功，此时最多容忍 N 个 JournalNode 写入失败。比如，3 个 JournalNode 时，最多允许 1 个 JournalNode 写入失败，5 个 JournalNode 时，最多允许 2 个 JournalNode 写入失败。
由于 JournalNode 是一个轻量级的守护进程，可以与 Hadoop 其它服务共用机器。建议将 JournalNode 部署在控制节点上，以避免数据节点在进行大数据量传输时引起 JournalNode 写入失败。
图 1-2 基于 QJM 的 HDFS 架构
HDFS 原理
MRS 使用 HDFS 的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS 中每保存一个文件则自动生成 1 个备份文件，即共 2 个副本。HDFS 副本数可通过“dfs.replication”参数查询。
l 当 MRS 集群中 Core 节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个 Core 节点，则 HDFS 默认副本数为 1。若集群中 Core 节点数大于等于 2，则 HDFS 默认副本数为 2。
l 当 MRS 集群中 Core 节点规格选择为本地盘（hdd）时，若集群中只有一个 Core 节点，则 HDFS 默认副本数为 1。若集群中有两个 Core 节点，则 HDFS 默认副本数为 2。若集群中 Core 节点数大于等于 3，则 HDFS 默认副本数为 3。
图 1-3 HDFS 架构
MRS 服务的 HDFS 组件支持以下部分特性：
l HDFS 组件支持纠删码，使得数据冗余减少到 50%，且可靠性更高，并引入条带化的块存储结构，最大化的利用现有集群单节点多磁盘的能力，使得数据写入性能在引入编码过程后，仍和原来多副本冗余的性能接近。
l 支持 HDFS 组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的 HDFS 存储性能提升。
更多关于 Hadoop 的架构和详细原理介绍，请参见：http://hadoop.apache.org/。
HDFS 文件基础操作
在 MRS 集群中，您可以通过管理控制台、客户端命令以及 API 接口等多种方式进行 HDFS 文件的操作。
MRS 集群的创建您可参考创建集群。
l 通过 MRS 管理控制台查看 HDFS 文件信息
在 MRS 管理控制台，点击集群名称进入到 MRS 集群详情页面，单击“文件管理”。
在文件管理页面，即可查看 HDFS 文件列表，并可以执行文件删除、文件夹增删以及与 OBS 服务数据的导入。
l 通过集群客户端查看 HDFS 文件信息
a. 登录 MRS 集群的 FusionInsightManager 页面（如果没有弹性 IP，需提前购买弹性 IP），新建一个用户 hdfstest，绑定用户组 supergroup，绑定角色 System_administrator（集群未开启 Kerberos 认证可跳过）。
b. 下载并安装集群全量客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”，相关操作可参考安装客户端。
c. 为客户端节点绑定一个弹性 IP，然后使用 root 用户登录主 Master 节点，并进入客户端所在目录并认证用户。
d. 使用 hdfs 命令进行 HDFS 文件相关操作。
例如：
i. 创建文件夹：
hdfs dfs -mkdir /tmp/testdir
ii. 查看文件夹：
hdfs dfs -ls /tmp
iii. 上传本地文件至 HDFS：
hdfs dfs -put /tmp/test.txt /tmp/testdir （/tmp/test.txt 提前准备）
执行 hdfs dfs -ls /tmp/testdir 命令检查文件是否存在。
iv. 下载 HDFS 文件到本地：
hdfs dfs -get /tmp/testdir/test.txt /opt
l 通过 API 接口访问 HDFS 文件
HDFS 支持使用 Java 语言进行程序开发，使用 API 接口访问 HDFS 文件系统，从而实现大数据业务应用。
具体的 API 接口内容请参考HDFSJava API。
关于 HDFS 应用开发及相关样例代码介绍，请参考《HDFS开发指南》。
更多华为云 MapReduce(MRS)服务功能介绍及详情，请戳这里了解。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【华为云开发者社区】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/5c9fbe0322c05d4e04618adca】。文章转载请联系作者。
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