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      1. 基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)的單點問題的研究論文

        時間:2022-12-17 01:05:06 其他類論文 我要投稿
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        基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)的單點問題的研究論文

          1 引言

        基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)的單點問題的研究論文

          如今網(wǎng)絡的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)量的增多,這就要求數(shù)據(jù)庫能夠具有處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。Hadoop分布式平臺的出現(xiàn),很好地解決了處理海量數(shù)據(jù)的難題。Hadoop集群架構有兩個核心的設計,分別是HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)和MapReduce。由于HDFS只有一個元數(shù)據(jù)服務器NameNode,導致HDFS存在單點故障,單點內存不足等問題。本文在分析研究HDFS單點問題的基礎上,針對單點內存瓶頸問題,提出了一種新型的上層歸檔文件系統(tǒng),用來優(yōu)化海量小文件的處理,可有效地解決單點內存瓶頸問題。

          2 HDFS架構

          Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是Hadoop分布式平臺的一個核心組件,其設計目的是為了解決超大文件存儲難題。HDFS是由一個主節(jié)點和多個子節(jié)點構成的主從結構。主節(jié)點被稱為名稱節(jié)點(NameNode),子節(jié)點被稱為數(shù)據(jù)節(jié)點(DataNode)。

          名稱節(jié)點主要負責管理分布式文件系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)信息,處理用戶文件訪問操作請求等。而被上傳到Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)則保存在數(shù)據(jù)節(jié)點中。通過心跳機制,每隔一段時間數(shù)據(jù)節(jié)點與名稱節(jié)點進行信息交互。

          Hadoop分布式文件系統(tǒng)包含名稱節(jié)點、數(shù)據(jù)節(jié)點、數(shù)據(jù)塊、數(shù)據(jù)包等組件。

          名稱節(jié)點(NameNode)是HDFS的主節(jié)點,負責管理并維護整個分布式文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)信息,即:FSImage信息和EditLog信息。NameNode又決定了大數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)塊之間的映射,數(shù)據(jù)塊與數(shù)據(jù)節(jié)點之間的映射,處理客戶端發(fā)來的文件操作訪問請求。

          數(shù)據(jù)節(jié)點(DataNode)主要負責存儲數(shù)據(jù)文件,并且每隔一段時間向主節(jié)點發(fā)送存儲數(shù)據(jù)映射列表。

          數(shù)據(jù)塊(Data Block)。分布式文件系統(tǒng)存儲的數(shù)據(jù)都存儲在數(shù)據(jù)塊中。上傳的數(shù)據(jù)文件首先被分割成默認大小64MB的數(shù)據(jù)塊,然后文件以數(shù)據(jù)塊的形式存放在不同的DataNode節(jié)點上,是分布式文件系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)的基本單位。為了防止數(shù)據(jù)塊丟失,每塊默認復制三塊,其中兩個數(shù)據(jù)塊存儲在一個機架中,另一個數(shù)據(jù)塊則被存儲在其他的機架中,大大提高了HDFS數(shù)據(jù)的可用性。

          數(shù)據(jù)包(Data Packet)。在執(zhí)行寫操作時,需要將上傳的數(shù)據(jù)先保存在本地目錄中,待累計到系統(tǒng)規(guī)定值后才將數(shù)據(jù)一次寫入到Hadoop分布式文件系統(tǒng)中。這樣,每次上傳的數(shù)據(jù)稱為一個數(shù)據(jù)包。

          3 NameNode單點問題分析

          3.1 單點故障

          單點故障是指引起系統(tǒng)整體失效的部件,當該部件失效時,會造成整個系統(tǒng)無法工作。Hadoop分布式文件系統(tǒng)由一個主節(jié)點和多個子節(jié)點構成的。NameNode節(jié)點負責管理和維護所有的命名空間和元數(shù)據(jù)信息,名稱節(jié)點主要負責管理分布式文件系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)信息,處理用戶文件訪問操作請求等。一旦發(fā)生主節(jié)點故障會使整個系統(tǒng)無法正常工作,這對于使用者來說是災難性的。

          3.2 性能瓶頸

          NameNode節(jié)點主要負責管理并維護整個分布式文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)信息,處理用戶文件訪問操作請求。每次用戶發(fā)出文件訪問操作請求時,NameNode節(jié)點都需要響應客戶端的請求。由于HDFS僅有一個名稱節(jié)點,當大量客戶端同時發(fā)出文件訪問操作請求,單一的名稱節(jié)點無法及時一一做出響應,這必然會對HDFS正常運行造成嚴重的影響,是HDFS的性能瓶頸。

          3.3 內存瓶頸

          NameNode節(jié)點中保存了整個系統(tǒng)的命名空間,負責管理并維護整個分布式文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)信息,即:FSImage信息和EditLog信息。對于每個上傳的文件,NameNode節(jié)點會為其自動生成相應的元數(shù)據(jù)信息,而這些元數(shù)據(jù)信息會占用少許的主節(jié)點內存空間。HDFS適合存儲大數(shù)據(jù)文件,一般情況下,NameNode節(jié)點存儲的元數(shù)據(jù)信息不會對整個Hadoop集群造成影響。上傳文件后,用戶更多的是與數(shù)據(jù)節(jié)點進行訪問交互,不會對訪問性能造成影響。然而用戶選擇上傳海量的小文件時,元數(shù)據(jù)節(jié)點需要為每個小文件生成對應的元數(shù)據(jù)信息,這勢必對NameNode單點內存性能造成影響,從而對整個Hadoop集群的擴展性造成影響。一般,當用戶上傳小文件數(shù)量達到一億,相應的元數(shù)據(jù)信息約占主節(jié)點20G的存儲空間。若上傳的小文件以指數(shù)級增長,HDFS集群將不足以支持海量文件的存儲。同樣,NameNode內存瓶頸嚴重制約了集群的擴展。

          4 對小文件存儲優(yōu)化的實現(xiàn)

          上傳小文件前,首先對海量小文件進行預處理,將本地目錄中需要處理的小文件寫入HashMap集合中,同時通過格式轉換生成文件流式集合,其中小文件文件名作為key,文件內容作為value。然后以SequenceFile作為容器,再將HashMap中存儲的海量小文件進行歸檔合并成一個大文件。最后,將合并后的大文件上傳Hadoop服務器序列化存儲在HDFS中,從而緩解了NameNode節(jié)點內存瓶頸問題。

          SmallFilesWrite類中,成員變量有兩個,就是String類型的靜態(tài)成員變量SOURCE_PATH和TARGET_PATH,SOURCE_PATH變量表示源路徑,即預上傳文件本地目錄路徑。TARGET_PATH表示目標路徑,即上傳到指定Hadoop分布式文件系統(tǒng)路徑。成員方法主要有readFiles方法、file2Bytes方法和main方法。

          5 結論

          本文針對Hadoop分布式文件系統(tǒng)的單點內存瓶頸問題,提出了采用小文件歸并的優(yōu)化算法。根據(jù)Hadoop存儲數(shù)據(jù)特點,利用小文件合并大文件,可有效減少元數(shù)據(jù)的生成,解決了單點內存瓶頸問題。在Hadoop分布式文件系統(tǒng)單點內存瓶頸優(yōu)化的基礎上,對Hadoop分布式文件系統(tǒng)的性能瓶頸的優(yōu)化將是本人未來主要研究的內容。

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