都 2022 年了，HDFS 为何还如此能战

本文分享自华为云社区《HDFS为何在大数据领域经久不衰？》，作者： JavaEdge。

1 概述

1.1 简介

• Hadoop 实现的一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS

• 源自于 Google 的 GFS 论文，发表于 2003 年，HDFS 是 GFS 的克隆版

大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。

HDFS 是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持 HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS 得到的支持越多，越离不开 HDFS。HDFS 也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。

HDFS 是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的呢？

Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将大规模的服务器计算资源当作一个单一存储系统进行管理，对应用程序提供数以 PB 计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。

1.2 设计目标

文件以多副本的方式进行存储：

filel:node1 node2 node3file2: node2 node3 node4file3: node3 node4 node5file4: node5 node6 node7

缺点：

• 不管文件多大，都存储在一个节点，在进行数据处理时，很难进行并行处理，节点可能就成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理

• 存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低

优点：

• 巨大的分布式文件系统

• 运行在普通廉价的硬件

• 易扩展、为用户提供性能不错的文件存储服务

2 如何设计一个分布式文件系统

HDFS 的大容量存储和高速访问的实现。

RAID 将数据分片后，在多块磁盘上并发进行读写访问，提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据冗余校验提高了数据可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢数据。将 RAID 的设计理念扩大到整个分布式服务器集群，就产生了分布式文件系统，这便是 Hadoop 分布式文件系统的核心原理。

和 RAID 在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样，HDFS 是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为 HDFS 可部署在一个大的服务器集群，集群中所有服务器的磁盘都可供 HDFS 使用，所以整个 HDFS 的存储空间可以达到 PB 级。

HDFS 是主从架构。一个 HDFS 集群会有一个 NameNode（命名节点，简称 NN），作为主服务器（master server）。

• NameNode 用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件

• 还有多个 DataNode（简称 DN），数据节点，作为从节点（slave server）存在

• 通常每个集群中的 DataNode，都会被 NameNode 所管理，DataNode 用于存储数据

HDFS 公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用 os 中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。在底层，一个文件会被分成一或多个数据块，这些数据库块会被存储在一组数据节点中。在 CDH 中数据块的默认 128M。在 NameNode，可执行文件系统的命名空间操作，如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。

HDFS 被设计为可运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个 Linux 操作系统。一个典型的 HDFS 集群部署会有一个专门的机器只能运行NameNode，而其他集群中的机器各自运行一个DataNode实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但不推荐。

DataNode

• 存储用户的文件对应的数据块（Block）

• 会定期向 NN 发送心跳信息，汇报本身及其所有的 block 信息和健康状况

负责文件数据的存储和读写操作，HDFS 将文件数据分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分 Block，这样文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中。

应用程序客户端（Client）可并行访问这些 Block，从而使得 HDFS 可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大提高访问速度。

HDFS 集群的 DataNode 服务器会有很多台，一般在几百台到几千台，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几 PB~数百 PB。

NameNode

• 负责客户端请求的响应

• 负责元数据（文件的名称、副本系数、Block 存放的 DN）的管理

负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，即文件路径名、数据块的 ID 以及存储位置等信息，类似 os 中的文件分配表（FAT）。

HDFS 为保证数据高可用，会将一个 Block 复制为多份（默认 3 份），并将多份相同的 Block 存储在不同服务器，甚至不同机架。当有磁盘损坏或某个 DataNode 服务器宕机，甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找其备份 Block 访问。

3 S 副本机制

HDFS 中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认每个数据块有三个副本，每个副本都存放在不同机器，而且每一个副本都有自己唯一的编号：

Block 多份复制存储的示意图

文件/users/sameerp/data/part-0 的复制备份数设为 2，存储的 BlockID 分别为 1、3：

• Block1 的两个备份存储在 DataNode0 和 DataNode2 两个服务器上

• Block3 的两个备份存储 DataNode4 和 DataNode6 两个服务器上

上述任一台服务器宕机后，每个数据块都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0 的访问。

和 RAID 一样，数据分成若干 Block 后，存储到不同服务器，实现数据大容量存储，并且不同分片的数据能并行进行读/写操作，实现数据的高速访问。

副本存放策略

副本存放：NameNode 节点选择一个 DataNode 节点去存储 block 副本的过程，该过程的策略是在可靠性和读写带宽间权衡。

《Hadoop 权威指南》中的默认方式：

• 第一个副本会随机选择，但是不会选择存储过满的节点

• 第二个副本放在和第一个副本不同且随机选择的机架

• 第三个和第二个放在同一机架上的不同节点

• 剩余副本完全随机节点

  
  

合理性分析

• 可靠性：block 存储在两个机架

• 写带宽：写操作仅穿过一个网络交换机

• 读操作：选择其中一个机架去读

• block 分布在整个集群

Google 大数据“三驾马车”的第一驾是 GFS（Google 文件系统），而 Hadoop 的第一个产品是 HDFS，分布式文件存储是分布式计算的基础。

这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，但大数据存储的王者依然是 HDFS。

5 HDFS 的高可用设计

5.1 数据存储故障容错

磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响，其存储的数据可能会出现错乱。

HDFS 对存储在 DataNode 上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。在读数据时，重新计算读取出来的数据的校验和，校验不正确就抛异常，应用程序捕获异常后就到其他 DataNode 上读取备份数据。

5.2 磁盘故障容错

DataNode 监测到本机的某块磁盘损坏，就将该块磁盘上存储的所有 BlockID 报告给 NameNode，NameNode 检查这些数据块还在哪些 DataNode 上有备份，通知相应的 DataNode 服务器将对应的数据块复制到其他服务器上，以保证数据块的备份数满足要求。

5.3 DataNode 故障容错

DataNode 会通过心跳和 NameNode 保持通信，如果 DataNode 超时未发送心跳，NameNode 就会认为这个 DataNode 已经宕机失效，立即查找这个 DataNode 上存储的数据块有哪些，以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证 HDFS 存储的数据块备份数符合用户设置的数目，即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。

5.4 NameNode 故障容错

NameNode 是整个 HDFS 的核心，记录着 HDFS 文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在 NameNode，如果 NameNode 故障，整个 HDFS 系统集群都无法使用；如果 NameNode 上记录的数据丢失，整个集群所有 DataNode 存储的数据也就没用了。

所以，NameNode 高可用容错能力非常重要。NameNode 采用主从热备的方式提供高可用服务：

集群部署两台 NameNode 服务器：

• 一台作为主服务器提供服务

• 一台作为从服务器进行热备

两台服务器通过 Zk 选举，主要是通过争夺 znode 锁资源，决定谁是主服务器。而 DataNode 则会向两个 NameNode 同时发送心跳数据，但是只有主 NameNode 才能向 DataNode 返回控制信息。

正常运行期，主从 NameNode 之间通过一个共享存储系统 shared edits 来同步文件系统的元数据信息。当主 NameNode 服务器宕机，从 NameNode 会通过 ZooKeeper 升级成为主服务器，并保证 HDFS 集群的元数据信息，也就是文件分配表信息完整一致。

软件系统，性能差点，用户也许可接受；使用体验差，也许也能忍受。但若可用性差，经常出故障不可用，就麻烦了；如果出现重要数据丢失，那开发摊上大事。

而分布式系统可能出故障地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电，所有这些都可能会引起软件系统的不可用，甚至数据永久丢失。

所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能的故障情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。

6 保证系统可用性的策略

冗余备份

任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相进行备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用。

失效转移

当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，这也就是失效转移。失效转移你应该注意的是失效的鉴定，像 NameNode 这样主从服务器管理同一份数据的场景，如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起对 DataNode 发送指令，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时，引入 ZooKeeper 的原因。ZooKeeper 的工作原理，我将会在后面专门分析。

降级

当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽，系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即进行限流；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即进行降级。限流是互联网应用的常备功能，因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，你根本无法预料，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能，比如商品评价功能。

总结

HDFS 是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。

1.文件数据以数据块的方式进行切分，数据块可以存储在集群任意 DataNode 服务器上，所以 HDFS 存储的文件可以非常大，一个文件理论上可以占据整个 HDFS 服务器集群上的所有磁盘，实现了大容量存储。

2.HDFS 一般的访问模式是通过 MapReduce 程序在计算时读取，MapReduce 对输入数据进行分片读取，通常一个分片就是一个数据块，每个数据块分配一个计算进程，这样就可以同时启动很多进程对一个 HDFS 文件的多个数据块进行并发访问，从而实现数据的高速访问。关于 MapReduce 的具体处理过程，我们会在专栏后面详细讨论。

3.DataNode 存储的数据块会进行复制，使每个数据块在集群里有多个备份，保证了数据的可靠性，并通过一系列的故障容错手段实现 HDFS 系统中主要组件的高可用，进而保证数据和整个系统的高可用。

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