HDFS存储原理与MapReduce计算模型

HDFS存储原理

1. 架构设计

• 主从架构：包含一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）。
  • NameNode：管理元数据（文件目录结构、文件块映射、块位置信息），不存储实际数据。
  • DataNode：存储实际数据块，负责处理客户端的读写请求，并定期向NameNode发送心跳和块报告。

2. 数据分块与副本机制

• 分块存储：文件被分割为固定大小的块（默认128MB或256MB），便于并行处理和存储优化。
• 多副本冗余：每个块默认保存3个副本，分布策略为：
  • 第1个副本：写入客户端所在节点（若为集群外则随机选节点）。
  • 第2个副本：同一机架的另一节点。
  • 第3个副本：不同机架的节点。
• 容错性：通过副本机制和机架感知策略，保障数据可靠性与读取效率。

3. 读写流程

• 写入流程：

  1. 客户端向NameNode申请写入，NameNode分配DataNode列表。
  2. 客户端将数据块写入第一个DataNode，后者通过管道依次复制到其他副本节点。
  3. 写入成功后，NameNode更新元数据。

• 读取流程：

  1. 客户端向NameNode获取文件块的位置信息。
  2. 直接从最近的DataNode（基于网络拓扑）读取数据块，支持并发读取多个块。

4. 容错与高可用

• DataNode故障：NameNode通过心跳检测移除失效节点，并触发副本复制。
• NameNode HA（Hadoop 2.x+）：通过主备NameNode和JournalNode实现故障自动切换，解决单点问题。

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MapReduce计算模型

1. 核心阶段

• Map阶段：

  • 输入数据被划分为分片（Split），每个分片由一个Map任务处理。
  • Map任务输出中间键值对（Key-Value），可本地聚合（Combiner）减少数据传输。

• Shuffle与Sort阶段：

  • 分区（Partitioning）：按Key的哈希值分配到不同Reduce任务。
  • 排序与合并：Map端对输出排序，Reduce端合并相同Key的数据。

• Reduce阶段：

  • 对Shuffle后的数据执行用户定义的Reduce逻辑，生成最终结果。

2. 执行流程

1. 作业提交：客户端提交任务到ResourceManager（YARN架构）。
2. 任务调度：ApplicationMaster分配Map/Reduce任务到NodeManager。
3. 数据本地化优化：优先调度Map任务到存储数据的节点，减少网络IO。
4. 结果输出：Reduce结果写入HDFS或其他存储系统。

3. 容错机制

• 任务重试：失败的Map/Reduce任务会被重新调度到其他节点。
• 推测执行：对慢节点启动备份任务，防止个别任务拖慢整体进度。

4. 适用场景

• 离线批处理：适合大规模数据并行计算（如日志分析、ETL）。
• 局限性：不适合低延迟（实时）场景，迭代计算效率较低（需多次读写HDFS）。

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总结

• HDFS：通过分块、多副本和机架感知实现高吞吐、高可靠存储。
• MapReduce：以分而治之思想，通过Map、Shuffle/Sort、Reduce三阶段处理海量数据，结合容错机制保障稳定性。两者共同构成Hadoop生态的核心计算与存储基础。