hdfs块存储

① 关于hdfs的物理存储路径问题

我没用过Hive，但HDFS的存储机制都是一样的。
你所谓的物理位置指的是在操作系统中的磁盘路径？
这个路径是在Hadoop配置的时候写在hdfs-site.xml文件的dfs.datanode.data.dir字段里的，在每个datanode的这个文件夹里存着该节点上存储的所有数据块block，以blk_打头。
dfs.namenode.data.dir指定的文件夹在namenode中则存在元数据。
所以即便你知道这个所谓的物理路径也没什么用，数据都是以block形式存在的，大的数据还由好多个block组成，而且每个block还有副本。

② HDFS的文件存储过程

在正式介绍HDFS小文件存储方案之前，我们先介绍一下当前HDFS上文件存取的基本流程。
(1) 读文件流程
1）client端发送读文件请求给namenode，如果文件不存在，返回错误信息，否则，将该文件对应的block及其所在datanode位置发送给client
2） client收到文件位置信息后，与不同datanode建立socket连接并行获取数据。
(2) 写文件流程
1） client端发送写文件请求，namenode检查文件是否存在，如果已存在，直接返回错误信息，否则，发送给client一些可用namenode节点
2） client将文件分块，并行存储到不同节点上datanode上，发送完成后，client同时发送信息给namenode和datanode
3） namenode收到的client信息后，发送确信信息给datanode
4） datanode同时收到namenode和datanode的确认信息后，提交写操作。

③ 对象存储、文件存储和块存储的区别是什么

对象存储、文件存储和块存储的区别如下：

1、速度不同

块存储：低延迟（10ms），热点突出；

文件存储：不同技术各有不同；

对象存储：100ms-1s，冷数据；

2、可分步性不同

块存储：异地不现实；

文件存储：可分布式，但有瓶颈；

对象存储：分步并发能力高；

3、文件大小不同

块存储：大小都可以，热点突出；

文件存储：适合大文件；

对象存储：适合各种大小；

4、接口不同

块存储：Driver，kernel mole ；

文件存储：POSIX；

对象存储：Restful API ；

5、典型技术不同

块存储：SAN；

文件存储： HDFS，GFS；

对象存储：Swift，Amazon S3；

6、适合场景不同

块存储：银行；

文件存储：数据中心；

对象存储：网络媒体文件存储。

(3)hdfs块存储扩展阅读：

对象存储、文件存储和块存储的联系：

通常来讲，磁盘阵列都是基于Block块的存储，而所有的NAS产品都是文件级存储。

1. 块存储：DAS SAN

a) DAS(Direct Attach Storage): 是直接连接于主机服务器的一种存储方式，每台服务器有独立的存储设备，每台主机服务器的存储设备无法互通，需要跨主机存取资料室，必须经过相对复杂的设定，若主机分属不同的操作系统，则更复杂。

应用：单一网络环境下且数据交换量不大，性能要求不高的环境，技术实现较早。

b) SAN(Storage Area Network): 是一种高速(光纤)网络联接专业主机服务器的一种存储方式，此系统会位于主机群的后端，它使用高速I/O联接方式，如：SCSI,ESCON及Fibre-Channels.特点是，代价高、性能好。但是由于SAN系统的价格较高，且可扩展性较差，已不能满足成千上万个CPU规模的系统。

应用：对网速要求高、对数据可靠性和安全性要求高、对数据共享的性能要求高的应用环境中。

2. 文件存储

通常NAS产品都是文件级存储。

NAS(Network Attached Storage)：是一套网络存储设备，通常直接连在网络上并提供资料存取服务，一套NAS储存设备就如同一个提供数据文件服务的系统，特点是性价比高。

它采用NFS或CIFS命令集访问数据，以文件为传输协议，可扩展性好、价格便宜、用户易管理。目前在集群计算中应用较多的NFS文件系统，但由于NAS的协议开销高、带宽低、延迟大，不利于在高性能集群中应用。

3. 对象存储：

总体上讲，对象存储同时兼具SAN高级直接访问磁盘特点及NAS的分布式共享特点。

核心是将数据通路(数据读或写)和控制通路(元数据)分离，并且基于对象存储设备(OSD)，构建存储系统，每个对象存储设备具备一定的职能，能够自动管理其上的数据分布。

对象储存结构组成部分(对象、对象存储设备、元数据服务器、对象存储系统的客户端)

④ HDFS中的块与普通文件系统的块有什么区别

分布式文件系统很多，包括GFS，HDFS，HDFS基本可以认为是GFS的一个简化版实现，二者因此有很多相似之处。首先，GFS和HDFS都采用单一主控机+多台工作机的模式，由一台主控机(Master)存储系统全部元数据，并实现数据的分布、复制、备份决策，主控机还实现了元数据的checkpoint和操作日志记录及回放功能。工作机存储数据，并根据主控机的指令进行数据存储、数据迁移和数据计算等。其次，GFS和HDFS都通过数据分块和复制（多副本，一般是3）来提供更高的可靠性和更高的性能。当其中一个副本不可用时，系统都提供副本自动复制功能。同时，针对数据读多于写的特点，读服务被分配到多个副本所在机器，提供了系统的整体性能。最后，GFS和HDFS都提供了一个树结构的文件系统，实现了类似与Linux下的文件复制、改名、移动、创建、删除操作以及简单的权限管理等。然而，GFS和HDFS在关键点的设计上差异很大，HDFS为了规避GFS的复杂度进行了很多简化。首先，GFS最为复杂的部分是对多客户端并发追加同一个文件，即多客户端并发Append模型 。GFS允许文件被多次或者多个客户端同时打开以追加数据，以记录为单位。假设GFS追加记录的大小为16KB ~ 16MB之间，平均大小为1MB，如果每次追加都访问GFS Master显然很低效，因此，GFS通过Lease机制将每个Chunk的写权限授权给Chunk Server。写Lease的含义是Chunk Server对某个Chunk在Lease有效期内(假设为12s)有写权限，拥有Lease的Chunk Server称为Primary Chunk Server，如果Primary Chunk Server宕机，Lease有效期过后Chunk的写Lease可以分配给其它Chunk Server。多客户端并发追加同一个文件导致Chunk Server需要对记录进行定序，客户端的写操作失败后可能重试，从而产生重复记录，再加上客户端API为异步模型，又产生了记录乱序问题。Append模型下重复记录、乱序等问题加上Lease机制，尤其是同一个Chunk的Lease可能在Chunk Server之间迁移，极大地提高了系统设计和一致性模型的复杂度。而在HDFS中，HDFS文件只允许一次打开并追加数据，客户端先把所有数据写入本地的临时文件中，等到数据量达到一个Chunk的大小（通常为64MB），请求HDFS Master分配工作机及Chunk编号，将一个Chunk的数据一次性写入HDFS文件。由于累积64MB数据才进行实际写HDFS系统，对HDFS Master造成的压力不大，不需要类似GFS中的将写Lease授权给工作机的机制，且没有了重复记录和乱序的问题，大大地简化了系统的设计。然而，我们必须知道，HDFS由于不支持Append模型带来的很多问题，构建于HDFS之上的Hypertable和HBase需要使用HDFS存放表格系统的操作日志，由于HDFS的客户端需要攒到64MB数据才一次性写入到HDFS中，Hypertable和HBase中的表格服务节点(对应于Bigtable中的Tablet Server)如果宕机，部分操作日志没有写入到HDFS，可能会丢数据。其次是Master单点失效的处理 。GFS中采用主从模式备份Master的系统元数据，当主Master失效时，可以通过分布式选举备机接替主Master继续对外提供服务，而由于Replication及主备切换本身有一定的复杂性，HDFS Master的持久化数据只写入到本机（可能写入多份存放到Master机器的多个磁盘中防止某个磁盘损害），出现故障时需要人工介入。另外一点是对快照的支持 。GFS通过内部采用-on-write的数据结构实现集群快照功能，而HDFS不提供快照功能。在大规模分布式系统中，程序有bug是很正常的情况，虽然大多数情况下可以修复bug，不过很难通过补偿操作将系统数据恢复到一致的状态，往往需要底层系统提供快照功能，将系统恢复到最近的某个一致状态。总之，HDFS基本可以认为是GFS的简化版，由于时间及应用场景等各方面的原因对GFS的功能做了一定的简化，大大降低了复杂度。

⑤ hadoop 中一个大文件 在hdfs中是如何存储的

文件是按照块来存储的，比如配置的每块大小为64M，那么5G的文件，会分成5*1024/64=80块，每个块会在不同节点上存多份。你上面说的依次写入datanode，是指将每个块依次写入。
读取的时候，也是一块一块来读的，当然，这些都已经被HDFS的客户端封装好了，你看到就是在读一个文件。

⑥ hdfs 在存储大文件是分块存储的，默认块大小是128M ，那么map 在读取的时候为什么还切片

小于128m为1个split，大于128m小于256m就是2个split，分成128m一个split和剩下的一个split

⑦ Linux里面hdfs作用是什么

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

⑧ HDFS 存储 980MB 的文件需要多少存储空间

摘要 首先hdfs是建立在多个机器文件系统上的一个逻辑上的文件系统。它的底层数据以数据块方式存储，块大小可进行调整。

⑨ 什么是HDFS硬盘分布式存储

Namenode 是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
文件操作，NameNode 负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不经过NameNode，只会询问它跟哪个DataNode联系，否则NameNode会成为系统的瓶颈。
副本存放在哪些DataNode上由 NameNode来控制，根据全局情况做出块放置决定，读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近的副本，降低带块消耗和读取时延
Namenode 全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。

NameNode支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作。 块存储管理，在整个HDFS集群中有且只有唯一一个处于active状态NameNode节点，该节点负责对这个命名空间（HDFS）进行管理。

1、Name启动的时候首先将fsimage（镜像）载入内存，并执行（replay）编辑日志editlog的的各项操作；
2、一旦在内存中建立文件系统元数据映射，则创建一个新的fsimage文件（这个过程不需SecondaryNameNode） 和一个空的editlog；
3、在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况；
4、此刻namenode运行在安全模式。即NameNode的文件系统对于客服端来说是只读的。(显示目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)；
5、NameNode开始监听RPC和HTTP请求
解释RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——远程过程通过协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议；
6、系统中数据块的位置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中；
7、在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块信息的映射信息。
存储文件，文件被分成block存储在磁盘上，为保证数据安全，文件会有多个副本 namenode和client的指令进行存储或者检索block，并且周期性的向namenode节点报告它存了哪些文件的blo
文件切分成块（默认大小128M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）
NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等
DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
可以创建、删除、移动或重命名文件，当文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。

NameNode启动流程
1、Name启动的时候首先将fsimage（镜像）载入内存，并执行（replay）编辑日志editlog的的各项操作；
2、一旦在内存中建立文件系统元数据映射，则创建一个新的fsimage文件（这个过程不需SecondaryNameNode） 和一个空的editlog；
3、在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况；
4、此刻namenode运行在安全模式。即NameNode的文件系统对于客服端来说是只读的。(显示目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)；
5、NameNode开始监听RPC和HTTP请求
解释RPC:RPC（Remote Procere Call Protocol）——远程过程通过协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议；
6、系统中数据块的位置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中；
7、在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块信息的映射信息。
HDFS的特点

优点：
1）处理超大文件
这里的超大文件通常是指百MB、数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。

2）流式的访问数据
HDFS的设计建立在更多地响应"一次写入、多次读取"任务的基础上。这意味着一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的大部分数据，也就是说，对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。

3）运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在低廉的商用硬件集群上，而无需昂贵的高可用性机器上。廉价的商用机也就意味着大型集群中出现节点故障情况的概率非常高。这就要求设计HDFS时要充分考虑数据的可靠性，安全性及高可用性。

缺点：
1）不适合低延迟数据访问
如果要处理一些用户要求时间比较短的低延迟应用请求，则HDFS不适合。HDFS是为了处理大型数据集分析任务的，主要是为达到高的数据吞吐量而设计的，这就可能要求以高延迟作为代价。

2）无法高效存储大量小文件
因为Namenode把文件系统的元数据放置在内存中，所以文件系统所能容纳的文件数目是由Namenode的内存大小来决定。一般来说，每一个文件、文件夹和Block需要占据150字节左右的空间，所以，如果你有100万个文件，每一个占据一个Block，你就至少需要300MB内存。当前来说，数百万的文件还是可行的，当扩展到数十亿时，对于当前的硬件水平来说就没法实现了。还有一个问题就是，因为Map task的数量是由splits来决定的，所以用MR处理大量的小文件时，就会产生过多的Maptask，线程管理开销将会增加作业时间。举个例子，处理10000M的文件，若每个split为1M，那就会有10000个Maptasks，会有很大的线程开销；若每个split为100M，则只有100个Maptasks，每个Maptask将会有更多的事情做，而线程的管理开销也将减小很多。

1280M 1个文件 10block*150字节 = 1500 字节 =1.5KB
1280M 12.8M 100个 100个block*150字节 = 15000字节 = 15KB

3）不支持多用户写入及任意修改文件
在HDFS的一个文件中只有一个写入者，而且写操作只能在文件末尾完成，即只能执行追加操作。目前HDFS还不支持多个用户对同一文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。

四、HDFS文件 读写流程
4.1 读文件流程

（1） 打开分布式文件
调用 分布式文件 DistributedFileSystem.open()方法。
（2） 从 NameNode 获得 DataNode 地址
DistributedFileSystem 使用 RPC 调用 NameNode， NameNode返回存有该副本的 DataNode 地址， DistributedFileSystem 返回一个输入流 FSDataInputStream对象， 该对象封存了输入流DFSInputStream。
（3） 连接到DataNode
调用 输入流 FSDataInputStream 的 read() 方法， 从而输入流DFSInputStream 连接 DataNodes。
（4） 读取DataNode
反复调用 read()方法， 从而将数据从 DataNode 传输到客户端。
（5） 读取另外的DataNode直到完成
到达块的末端时候， 输入流 DFSInputStream 关闭与DataNode 连接，寻找下一个 DataNode。
（6） 完成读取， 关闭连接
即调用输入流 FSDataInputStream.close() 。

4.2 写文件流程

（1） 发送创建文件请求： 调用分布式文件系统DistributedFileSystem.create()方法；
（2） NameNode中创建文件记录： 分布式文件系统DistributedFileSystem 发送 RPC 请求给namenode， namenode 检查权限后创建一条记录， 返回输出流 FSDataOutputStream， 封装了输出流 DFSOutputDtream；
（3） 客户端写入数据： 输出流 DFSOutputDtream 将数据分成一个个的数据包， 并写入内部队列。 DataStreamer 根据 DataNode 列表来要求 namenode 分配适合的新块来存储数据备份。一组DataNode 构成管线(管线的 DataNode 之间使用 Socket 流式通信)
（4） 使用管线传输数据： DataStreamer 将数据包流式传输到管线第一个DataNode， 第一个DataNode 再传到第二个DataNode ,直到完成。
（5） 确认队列： DataNode 收到数据后发送确认， 管线的DataNode所有的确认组成一个确认队列。 所有DataNode 都确认， 管线数据包删除。
（6） 关闭： 客户端对数据量调用close（） 方法。 将剩余所有数据写入DataNode管线， 并联系NameNode且发送文件写入完成信息之前等待确认。
（7） NameNode确认
（8） 故障处理： 若过程中发生故障， 则先关闭管线， 把队列中所有数据包添加回去队列， 确保数据包不漏。 为另一个正常DataNode的当前数据块指定一个新的标识， 并将该标识传送给NameNode, 一遍故障DataNode在恢复后删除上面的不完整数据块. 从管线中删除故障DataNode 并把余下的数据块写入余下正常的DataNode。 NameNode发现复本两不足时， 会在另一个节点创建一个新的复本

⑩ hdfs适合存储多大的单个文件

首先hdfs是建立在多个机器文件系统上的一个逻辑上的文件系统。它的底层数据以数据块方式存储，块大小可进行调整。
假如你设置一个数据块大小为256M，上传一个1G的文件，它底层会将这个文件分成4块存储，每个块256M。你在hdfs上看到的是一个完整的文件，随时可对这个文件进行操作，无需关注它的存储。就像你在操作系统上操作文件一样，无需关注它存在那个磁盘哪个扇区