大家好,我是你们的服务器测评博主“机佬”(没错,就是和“基佬”同音不同命的那种)。今天咱们来聊聊HDFS架构里那些“深藏功与名”的服务器们。别看它们名字一个比一个拗口(比如NameNode、DataNode),但干起活来可是各显神通,像极了职场里的“摸鱼达人”和“卷王”。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 的分布式文件系统,专门用来存海量数据。它的架构设计就像一家公司:
- NameNode:霸道总裁,只动嘴不动手(不存数据,只管理)。
- DataNode:996打工人,埋头干活(存数据)。
- Secondary NameNode:总裁秘书,帮忙整理文件(辅助NameNode)。
- JournalNode:会议记录员(负责高可用时的日志同步)。
下面咱们逐个扒一扒它们的“职场生存法则”。
角色:HDFS的“大脑”,负责管理文件系统的命名空间(比如文件目录结构、权限等)。
特点:
1. 内存狂魔:所有元数据(比如文件路径、块位置)都放在内存里,所以内存越大越好。如果数据量爆炸,NameNode可能会像熬夜加班的你——内存不足,直接宕机。
2. 单点故障高危人群:早期版本只有一个NameNode,一旦挂了,整个HDFS就凉凉(后来引入了HA高可用方案,算是给总裁配了个备胎)。
举例:
假设你存了1PB的电影资源(比如《甄嬛传》全集),NameNode会记住这些文件分布在哪些DataNode上,但自己一块数据都不存——典型的“领导做决策,员工背锅”。
角色:实际存储数据的服务器,听从NameNode指挥。
1. 硬盘杀手:数据以块(Block)形式存储(默认128MB一块),所以需要大量硬盘。如果硬盘坏了?DataNode会淡定地报告NameNode:“老板,这块盘挂了,换块新的吧。”
2. 三副本策略:每份数据默认存3个副本(比如一块数据同时放在北京、上海、广州的服务器上),防止某地地震把数据震没了。
如果你上传了一个200MB的文件,HDFS会把它切成2块(128MB+72MB),然后让3个DataNode分别存这2块的副本。相当于你发朋友圈时自动备份到3个闺蜜的手机里——再也不怕手滑删除了!
注意!它可不是NameNode的备份!它的真实身份是——
1. 定期合并EditLog和FsImage:NameNode的元数据分两部分(EditLog记录操作日志,FsImage是快照)。Secondary NameNode负责定期把两者合并成一个新FsImage,减轻NameNode负担。
2. 背锅侠本侠:很多人以为它是备用NameNode,结果故障时发现它根本不会自动接管……(高可用场景下请用JournalNode+ZKFC方案)。
在HDFS高可用(HA)架构中,JournalNode负责同步多个NameNode的操作日志。比如:
- 主NameNode写一条日志:“用户A删了/学习资料/高数.zip”。
- JournalNodes把这消息传给备NameNode:“领导说了要删这个!”
- 备NameNode同步更新状态,随时准备上位。
这就好比公司开会时秘书实时记录老板发言,其他高管同步看笔记——避免出现“老板说裁员但HR没通知”的尴尬局面。
| 服务器 | 人设 | 功能 | 吐槽点 |
|--|-|--|--|
| NameNode | 霸道总裁 | 管理元数据 | 内存不够就崩溃 |
| DataNode | 996打工人 | 实际存储数据 | 硬盘坏了只能自己扛 |
| Secondary NameNod| 秘书 | 辅助合并元数据 | 名字误导性太强 |
| JournalNodes | 会议记录员 | HA场景下同步日志 | 存在感低但不可或缺 |
1. NameNode服务器: CPU强+大内存+SSD系统盘(元数据快照加载快)。别省钱买低配U!否则分分钟OOM给你看。
2. DataNodes: 多硬盘+万兆网络+普通CPU即可。毕竟它的KPI是存储量而不是算力。
举个栗子:
- NameNode配置建议: 32核CPU+128GB内存+1TB SSD。
- DataNodes配置建议: 16核CPU+64GB内存+10块12TB HDD。
Q: NameNode和DataNodes的关系像什么?
A: 像极了甲方和乙方——甲方动动嘴皮子提需求(NameNode),乙方熬夜改方案还要备份三份以防甲方反悔(DataNodes的三副本)……
好了朋友们!今天关于HDFS服务器的段子就讲到这里啦!下次再聊别的技术八卦~
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