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        在 HDFS 中，NameNode 作为整个集群的管理中心，保存着整个 HDFS 中的元数据信息，而真正保存数据的是 DataNode。那么， Hadoop HDFS 是如何管理这些文件并实现容错的呢？本期内容就来为大家解答：

HDFS 文件管理

1、HDFS 的块分布

        HDFS 会将数据文件切分成一个个小的数据块进行存储，同时会将这些数据块的副本保存多份，分别保存到不同的 DataNode 上。HDFS 中数据块的副本数由 hdfs-site.xml文件中的dfs.replication属性决定，配置属性如下：

<property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>3</value>
</property>

        Hadoop 默认的副本数为3，并且在机架的存放上也有一定的策略。Hadoop 的默认布局策略，即默认的副本存放策略如下：

        （1）第 1 个副本存放在 HDFS 客户端所在的节点上。

        （2）第 2 个副本存放在与第1个副本不同的机架上，并且是随机选择的节点。

        （3）第 3 个副本存放在与第2个副本相同的机架上，并且是不同的节点。

2、数据读取

        HDFS 的数据读取过程需要客户端先访问 NameNode，获取元数据信息，然后到具体的 DataNode 上读取数据，如下图所示：

        （1）客户端向NameNode发起请求，读取元数据信息。NameNode上存储着整个HDFS集群的元数据信息，这些元数据信息包括文件名，所有者，所在组，权限，数据块和 DataNode列表。

        这个过程中还要对客户端的身份信息进行验证，同时检测是否存在要读取的文件，并且需要验证客户端的身份是否具有访问权限。

        （2）NameNode 将相关的元数据信息返回给客户端。

        （3）客户端到指定的 DataNode 上读取相应的数据块。

        （4）DataNode 返回相应的数据块信息。

        第（3）和（4）步会持续进行，一直到文件的所有数据块都读取完毕或者 HDFS 客户端主动关闭了文件流为止。

3、数据写入

        HDFS 中的数据写入过程同样需要客户端先访问 NameNode，获取元数据信息，然后到具体的 DataNode 上写入数据，如图所示

        以下是具体步骤：

        （1）客户端请求 NameNode 获取元数据信息。这个过程中，NameNode 要对客户端的身份信息进行验证，同时需要验证客户端的身份是否具有写权限。

        （2）NameNode 返回相应的元数据信息给客户端。

        （3）客户端向第一个 DataNode 写数据。

        （4）第 1 个 DataNode 向第 2 个 DataNode 写数据。

        （5）第 2 个 DataNode 向第 3 个 DataNode 写数据。

        （6）第 3 个 DataNode 向第 2 个 DataNode 返回确认结果信息。

        （7）第 2 个 DataNode 向第 1 个 DataNode 返回确认结果信息。

        （8）第 1 个 DataNode 向客户端返回确认结果信息。

        其中，第（4）步和第（5）步是异步执行的，当 HDFS 中的多个 DataNode 发生故障或者发生错误时，只要正确写入了满足最少数目要求的数据副本数，HDFS客户端就可以从数据块的副本中恢复数据。

        最少数目要求的数据副本数由hdfs-site.xml文件中的dfs.namenode.replication.min属性决定，配置属性如下：

<property>
         <name>dfs.namenode.replication.min</name>
         <value>1</value>
</property>

        最少数目要求的数据副本数默认为1，即只要正确写入了数据的一个副本，客户端就可以从数据副本中恢复数据。

4、数据完整性

        通常，在校验数据是否损坏时可以用如下方式。

        （1）当数据第一次引入时，计算校验和，

        （2）当数据经过一系列的传输或者复制时，再次计算校验和。

        （3）对比第（1）和第（2）步的校验和是否一致，如果两次数据的校验和不一致，则证明数据已经被破坏。

注意：这种使用校验和来验证数据的技术只能检测数据是否被损坏，并不能修复数据。

        HDFS中校验数据是否损坏使用的也是校验和技术，无论是进行数据的写入还是进行数据的读取，都会验证数据的校验和。校验和的字节数由core-site.xml文件中的io.bytes.per.checksum属性指定，默认的字节长度为 512 B，具体配置如下：

<property>
         <name>io.bytes.per.checksum</name>
         <value>512</value>
</property>

        当 HDFS 写数据时，HDFS 客户端会将要写入的数据及对应数据的校验和发送到 DataNode 组成的复制管道中，其中最后一个 DataNode 负责验证数据的校验和是否一致。如果检测到校验和与 HDFS 客户端发送的校验和不一致，则 HDFS 客户端 会收到校验和异常的信息，可以在程序中捕获到这个异常，进行相应的处理，如重新写入数据或者用其他方式处理。

        HDFS 读数据时 也会验证校验和，此时会将它们与 DataNode 中存储的校验和进行比较。如果其与 DataNode 中存储的校验和不一致，则说明数据已经损坏，需要重新从其他 DataNode 读取数据。其中，每个 DataNode 都会保存一个校验和日志，客户端成功验证一个数据块之后，DataNode会更新该校验和日志。

        除此之外，每个 DataNode 也会在后台运行一个扫描器（DataBlockScanner），定期验证存储在这个 DataNode 上的所有数据块。

        由于 HDFS 提供的数据块副本机制，当一个数据块损坏时，HDFS 能够自动复制其他完好的数据块来修复损坏的数据块，得到一个新的，完好的数据块，以达到系统设置的副本数要求，因此在某些数据块出现损坏时，保证了数据的完整性。

5、 HDFS 容错

        HDFS 的容错机制大体上可以分为两个方面：文件系统的容错 和 Hadoop 自身的容错。

5.1 文件系统的容错

        文件系统的容错可以通过 NameNode 高可用、SecondaryNameNode 机制、数据块副本机制和心跳机制来实现。

注意：当以本地模式或者伪集群模式部署 Hadoop 时，会存在 SeconddayNameNode；当以集群模式部署 Hadoop 时，如果配置了 NameNode 的 HA 机制，则不会存在 SecondaryNameNode，此时会存在备 NameNode。

        在这里重点说下集群模式下 HDFS 的容错，有关 SecondaryNameNode 机制可参见上一篇文章《》的说明：

        HDFS 的容错机制如图所示：

        具体的流程如下：

        （1）备 NameNode 实时备份 主 NameNode 上的元数据信息，一旦主 NameNode 发生故障不可用，则备 NameNode 迅速接管主 NameNode 的工作。

        （2）客户端向 NameNode 读取元数据信息。

        （3）NameNode 向客户端返回元数据信息。

        （4）客户端向 DataNode 读取/写入 数据，此时会分为读取数据和写入数据两种情况。

        ① 读取数据：HDFS 会检测文件块的完整性，确认文件块的检验和是否一致，如果不一致，则从其他的 DataNode 上获取相应的副本。

        ② 写入数据：HDFS 会检测文件块的完整性，同时记录新创建的文件的所有文件块的校验和。

        （5） DataNode 会定期向 NameNode 发送心跳信息，将自身节点的状态告知 NameNode；NameNode 会将 DataNode 需要执行的命令放入心跳信息的返回结果中，返回给 DataNode 执行。

        当 DataNode 发生故障没有正常发送心跳信息时，NameNode 会检测文件块的副本数是否小于 系统设置值，如果小于设置值，则自动复制新的副本并分发到其他的 DataNode 上。

        （6）集群中有数据关联的 DataNode 之间复制数据副本。

        当集群中的 DataNode 发生故障而失效，或者在集群中添加新的 DataNode 时，可能会导致数据分布不均匀。当某个 DataNode 上的空闲空间资源大于系统设置的临界值时，HDFS 就会从 其他的 DataNode 上将数据迁移过来。相对地，如果某个 DataNode 上的资源出现超负荷运载，HDFS 就会根据一定的规则寻找有空闲资源的 DataNode，将数据迁移过去。

        还有一种从侧面说明 HDFS 支持容错的机制，即当从 HDFS 中删除数据时，数据并不是马上就会从 HDFS 中被删除，而是会将这些数据放到“回收站”目录中，随时可以恢复，直到超过了一定的时间才会真正删除这些数据。

5.2 Hadoop自身的容错

        Hadoop 自身的容错理解起来比较简单，当升级 Hadoop 系统时，如果出现 Hadoop 版本不兼容的问题，可以通过回滚 Hadoop 版本的方式来实现自身的容错。

6、通过命令行管理文件

        这部分内容在之前的文章中已经介绍，大概常用的有40个命令，详情👉

巨人的肩膀

1、《海量数据处理与大数据技术实践》 

2、《大数据平台架构与原型实现》

3、https://www.cnblogs.com/mayundalao/p/11799849.html

小结

        本篇内容在上一篇文章为大家介绍 HDFS 架构的基础之上，又引入了新鲜的血液，对于HDFS 数据块的分布，以及经典读写流程，数据完整性和容错机制 作出了清晰的解释。希望大家看完之后能够有所收获！你知道的越多，你不知道的也越多，我是大数据梦想家，我们下一期见！

彩蛋

        我在经历了太多技术群沦落为广告群，水文群，聊天群之后，立志打造一个真正的技术交流社区，于是和我现在的管理成立了「大数据梦想家」技术交流群，希望有更多热爱并渴望学习大数据技术的小伙伴加入到我们的队伍。以下是部分群规，群里设置有严格的制度以及不错的福利制度。