【4.分布式存储】hadoop-hdfs

整体：https://segmentfault.com/a/11...
HDFS是hadoop的最底层存储部分，旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，高可靠服务。创建后除了追加和删除之外(append的实现也很曲折，很复杂的异常逻辑https://caodaoxi.iteye.com/bl... )，无更改。直接写文件+多副本，读共享内存+就近。主要关注高可靠。
官方：http://hadoop.apache.org/docs...
HDFS是每台机器运行的守护进程，对外暴露网络服务，允许其他节点访问存储在该机器上的文件

架构

• NameNode
  跟踪哪个文件块存储在哪台机器，先从namenode获取元数据，再到具体的datanode中读取数据。nn一般有两个互为主备，ANN,SNN

• NameSpace
  在NameNode之上，一个ns包含多个nn
  namespace:所有nn上个的路由应该在内存中，有瓶颈，拆分为更小的命名空间，单独管理。允许每个命名空间的NN自定义DNid的ip，无需和另一个NS商议。删除命名空间可删除自己的dn,nn。比如在NN1的DN1:IP2,NN3的DN2:IP4的配置：

  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1,ns2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.nameservices.ns1</name>
    <value>nn1,nn2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-addr.ns1.nn1</name>
    <value>ip1:8082</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.nameservices.ns2</name>
    <value>nn3,nn4</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-addr.ns2.nn3</name>
    <value>ip4:8082</value>
  </property>

• DN
  数据节点

高可靠

NN

存放每个节点的路由。可以每个机器放一个+n个dn。为了保证可靠性，每个NS都有两个NN，多NN的HA保证：

• 使用共享存储
  存放nnlog，一个写一个读同步+zk自动故障转移
  
  SNN在升级前确保log同步全，两个机器同时发心跳和block-map，
  为了保证只有一个ANN写入NFS，一个ANN发出写DN，只有一个ANN对客户端做响应。必须在ANN降级后切段写入，确保网络延时的数据等不再写入。
• QJM。
  QJM奇数个节点，轻量级，可以混部，QJM负责NN的接管转换隔离，写入持久化，读写一致性，自动故障还是要用zk。

  

DN

• 副本
  通常副本有3份，三分之一的副本位于一个节点上，三分之二的副本位于一个机架上，另外三分之一均匀分布在剩余的机架上。此策略可提高写入性能，而不会影响数据可靠性或读取性能。每个块【128 MB，block读写的时候是以packet(默认每个packet为64K)为单位进行的。每一个packet由若干个chunk（默认512Byte）组成。Chunk是进行数据校验的基本单位，对每一个chunk生成一个校验和(默认4Byte)并将校验和进行存储】都会保证有最小副本值。
• 集群还通过NN操作DN，自动负载均衡，心跳，超时DN不发IO请求，追踪需要复制的块引发新的复制。最小复制因子重新找DN或不可用
• 读取就近
• 写入流程

  

性能

• 所有HDFS通信协议都在TCP / IP协议之上
• 缓存
  可以增加集中式缓存，DN将缓存上报到NN，NN路由到缓存节点
• 存储
  DISK
  ARCHIVE（pb级，冷存档）
  RAM_DISK（HDFS支持写入由数据节点管理的堆外内存。数据节点将异步刷新内存中的数据到磁盘，从而从性能敏感的IO路径中删除昂贵的磁盘IO和校验和计算，因此我们称这种写入为Lazy Persist写入。HDFS为Lazy Persist Writes提供尽力而为的持久性保证。如果在将副本持久保存到磁盘之前重新启动节点，则可能会丢失数据。应用程序可以选择使用Lazy Persist Writes来换取一些持久性保证，以减少延迟）
  SSD

todo

http://docs.ceph.org.cn/rados...
ceph。相见恨晚，牛逼的分片，不需要保存元数据，也就不需要中心节点，全部计算但又不需要hash一样的整体移动和一致性hash或半数hash的再分布不均匀导致相邻节点再分布压力很大连续宕机的情况。以前对分片的认识少了一大块。
CRUSH。还有RUSH暂时没有看。其实他想做的和一致性hash+hash提前分更多片迁移部分差不多，只不过每次不是相邻的改变，不是固定一半分片或一个分片，而是每个里边随机挑选部分改变，不改变节点时，每个对应随机数权重不变，新增节点的随机数权重若大于原来的则移动到新节点。删除节点时，会把原来这部分重新分散到其他节点。
逻辑pgid的计算。将数据hash到pgid（提前切分到更多）上，这部分为改变迁移的最小单位，pgid到机房/机器/磁盘上的映射都是通过crush算法。生成伪随机数（pgid,osid,r）(这里的r是几个副本)，p=随机数*权重，所有osid选最大的即可。新增时旧的p不变，只有当新的p>旧的时才移动。删除时将这部分分散到其他机器。
https://blog.csdn.net/weixin_...
https://cloud.tencent.com/dev...