基于Hadoop分布式文件系統的單點問題的研究

宋繼紅,李夢楠,郝得智

摘? 要：從Hadoop分布式文件系統的架構出發，對NameNode節點存在的單點問題進行了分析與研究。在這個前提下，針對單點內存瓶頸問題，提出了一個小文件歸并算法。此算法以Hadoop為基礎，利用Hadoop分布式文件系統的特點，將歸并后生成的大文件序列化到Hadoop分布式文件系統，很好地解決了小文件過多時NameNode單點內存瓶頸問題，并提高了系統的性能和可靠性。

關鍵詞：Hadoop；小文件歸并；分布式文件系統

中圖分類號：TP393.0?????????? 文獻標識碼：A

1?? 引言（Introduction）

如今網絡的飛速發展，數據量的增多，這就要求數據庫能夠具有處理超大規模數據的能力。Hadoop分布式平臺的出現，很好地解決了處理海量數據的難題。Hadoop集群架構有兩個核心的設計，分別是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce[1]。由于HDFS只有一個元數據服務器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，用來優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（HDFS architecture）

Hadoop分布式文件系統（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[2]。HDFS是由一個主節點和多個子節點構成的主從結構。主節點被稱為名稱節點（NameNode），子節點被稱為數據節點（DataNode）。HDFS的架構圖如圖1所示。

圖1 HDFS架構圖

Fig.1 The architecture diagram of HDFS

名稱節點主要負責管理分布式文件系統中的元數據信息，處理用戶文件訪問操作請求等。而被上傳到Hadoop分布式文件系統中的大數據則保存在數據節點中。通過心跳機制，每隔一段時間數據節點與名稱節點進行信息交互[3]。

Hadoop分布式文件系統包含名稱節點、數據節點、數據塊、數據包等組件。

名稱節點（NameNode）是HDFS的主節點，負責管理并維護整個分布式文件系統的元數據信息，即：FSImage信息和EditLog信息[4]。NameNode又決定了大數據文件與數據塊之間的映射，數據塊與數據節點之間的映射，處理客戶端發來的文件操作訪問請求。

數據節點（DataNode）主要負責存儲數據文件，并且每隔一段時間向主節點發送存儲數據映射列表。

數據塊（Data Block）。分布式文件系統存儲的數據都存儲在數據塊中[5]。上傳的數據文件首先被分割成默認大小64MB的數據塊，然后文件以數據塊的形式存放在不同的DataNode節點上，是分布式文件系統存儲數據的基本單位。為了防止數據塊丟失，每塊默認復制三塊，其中兩個數據塊存儲在一個機架中，另一個數據塊則被存儲在其他的機架中，大大提高了HDFS數據的可用性。

數據包（Data Packet）。在執行寫操作時，需要將上傳的數據先保存在本地目錄中，待累計到系統規定值后才將數據一次寫入到Hadoop分布式文件系統中。這樣，每次上傳的數據稱為一個數據包。

3?? NameNode單點問題分析（NameNode single

point problem analysis）

3.1?? 單點故障

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

3.2?? 性能瓶頸

NameNode節點主要負責管理并維護整個分布式文件系統的元數據信息，處理用戶文件訪問操作請求。每次用戶發出文件訪問操作請求時，NameNode節點都需要響應客戶端的請求[6]。由于HDFS僅有一個名稱節點，當大量客戶端同時發出文件訪問操作請求，單一的名稱節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節點中保存了整個系統的命名空間，負責管理并維護整個分布式文件系統的元數據信息，即：FSImage信息和EditLog信息。對于每個上傳的文件，NameNode節點會為其自動生成相應的元數據信息，而這些元數據信息會占用少許的主節點內存空間[7]。HDFS適合存儲大數據文件，一般情況下，NameNode節點存儲的元數據信息不會對整個Hadoop集群造成影響。上傳文件后，用戶更多的是與數據節點進行訪問交互，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，元數據節點需要為每個小文件生成對應的元數據信息，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量達到一億，相應的元數據信息約占主節點20G的存儲空間。若上傳的小文件以指數級增長，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。endprint

目前，Hadoop0.18.0版本引入了HAR（Hadoop archives）技術，它可以將眾多小文件打包成一個大文件進行存儲，減少HDFS中小文件數量，主要解決的是小文件占用大量Namenode內存空間。但是它是一個人工干預的過程，同時既不能夠支持自動刪除原小文件，也不支持追加操作，當有新文件進來以后，需要重新打包。還有一些針對具體問題的小文件解決方案，如WebGIS提出適用于地理信息系統信息存儲機制，和指定存儲格式為PPT格式的解決方案。這些解決方案可以有效解決HDFS單點內存瓶頸問題[8]，但均局限于指定的應用環境，不適用其他類型文件的存儲，如海量存儲MP3格式的文件。

針對HDFS單點內存瓶頸問題，本文提出了新型的上層歸檔文件系統，用來優化海量小文件的處理。

4? 對小文件存儲優化的實現（Implementation of

small file storage optimization）

4.1?? 基本思想

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節點內存瓶頸問題。處理海量小文件流程如圖2所示。

圖2 海量小文件處理

Fig.2 Massive small files processing

4.2?? SmallFilesWrite類的實現

SmallFilesWrite類中，成員變量有兩個，就是String類型的靜態成員變量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分布式文件系統路徑。成員方法主要有readFiles方法、file2Bytes方法和main方法。

（1）readFiles方法

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，其中小文件文件名作為key，文件內容作為value。

首先，在readFiles方法中創建一個File的對象directory，然后調用listFiles方法獲取SOURCE_PATH指定路徑中的文件的內容。將獲取的文件存儲在創建的File[]數組中。最后map對象調用put方法，將讀取的小文件循環寫入到HashMap集合中。這里file[]數組元素調用getName方法獲取文件名，作為Map集合中的key，同時調用file2Bytes方法，將文件內容作為Map集合中的value存儲。

（2）file2Bytes方法

在Hadoop分布式文件系統中，讀寫數據的方式滿足流式讀寫，目的可以提高數據訪問的吞吐量。為支持不同格式小文件合并，編寫了一個file2Bytes方法，該方法的形式參數為String類型的filename，這個參數代表本地目錄中預處理文件的文件名。創建FileInputStream對象fis，對其進行初始化，并拋出異常。然后使用對象fis的available方法，目的使其可以不受阻塞地從此輸入流中讀取（或跳過）的估計剩余字節數。再然后定義一個byte類型的long_buf數組，將本地目錄中的小文件進行格式轉換，轉換成字節流寫入long_buf數組中。這樣讀寫數據的方式滿足流式讀寫，同時解決了不同格式的小文件合并問題。

（3）main方法

main方法實現了將海量小文件進行歸并處理，生成一個大文件，最后將其分布并發存儲到HDFS中。通過遍歷Map，迭代輸出集合中元素；創建Text對象key，BytesWritable對象value，key調用set方法獲取輸出集合中元素的key值，value調用set方法獲取拷貝的文件內容，偏移量及文件長度；返回一個SequenceFile.Writer實例，這里需要創建FileSystem和Path對象，將數據內容寫入path對象，調用append方法完成小文件的追加寫入。實現將海量小文件歸并處理，生成一個大文件。

4.3?? 文件的訪問

自定義一個FileOutputStream文件輸出流對象，指定輸出目錄將需要訪問的文件流式讀出，將讀出的文件返回給需要訪問的用戶。訪問某文件時，首先獲取SmallFilesWrite中HDFS中輸入目錄，創建SequenceFile.Reader對象，通過迭代獲取序列文件名和該文件名所對應的文件。

5?? 結論（Conclusion）

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

參考文獻（Reference）

[1] Tom White，Hadoop.周敏齊，等，譯.權威指南（第二版）[M].北

京：清華大學出版社，2011.

[2] Chuck Lam.Hadoop.韓冀中，譯.實戰[M].北京：人民郵電出版

社，2011.

[3] 雷萬云，等.云計算：技術、平臺及應用案例[M].北京：清華大

學出版社，2011.

[4] The Apache Software Foundation HDFS ArchitectureGuide[EB/

OL].[2011-05-04].http：//hadoop.apache.org/co-mmon/docs/

current/hdfs_design.html.

[5] DANIELN，RICH Wolski，CHRISG，etal.The Eucalyptus

OpenSource Cloud-Computing System[J].IEEE Computer

Society，2009，24（08）：124-131.

[6] Venner J. Pro Hadoop[M]. New York：Apress，2009.

[7] Hadoop[EB/OL]，http：//hadoop.apache.org/.2011.

[8] Grant Mackey，Saba Sehrish，Jun Wang.Improving Metadata

Management for Small Files in HDFS[J].IEEE International

Conference on Cluster Computing and Workshops，2009：1-4.

作者簡介：

宋繼紅（1963-），女，碩士，副教授.研究領域：計算機網絡

通信，計算機網絡遠程控制，嵌入式技術.

李夢楠（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機網絡.

郝得智（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機控制.endprint

[2] Chuck Lam.Hadoop.韓冀中，譯.實戰[M].北京：人民郵電出版

；?；?；?；?； 社，2011.

[3] 雷萬云，等.云計算：技術、平臺及應用案例[M].北京：清華大

；?；?；?； 學出版社，2011.

[4] The Apache Software Foundation HDFS ArchitectureGuide[EB/

；?；?；?； OL].[2011-05-04].http：//hadoop.apache.org/co-mmon/docs/

；?；?；?； current/hdfs_design.html.

[5] DANIELN，RICH Wolski，CHRISG，etal.The Eucalyptus

；?；?； OpenSource Cloud-Computing System[J].IEEE Computer

；?；?；?；?； Society，2009，24（08）：124-131.

[6] Venner J. Pro Hadoop[M]. New York：Apress，2009.

[7] Hadoop[EB/OL]，http：//hadoop.apache.org/.2011.

[8] Grant Mackey，Saba Sehrish，Jun Wang.Improving Metadata

；?； Management for Small Files in HDFS[J].IEEE International

；?；?；?； Conference on Cluster Computing and Workshops，2009：1-4.

作者簡介：

宋繼紅（1963-），女，碩士，副教授.研究領域：計算機網絡

；?；?；?；?；?； 通信，計算機網絡遠程控制，嵌入式技術.

李夢楠（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機網絡.

郝得智（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機控制.endprint

[2] Chuck Lam.Hadoop.韓冀中，譯.實戰[M].北京：人民郵電出版

；?；?；?；?； 社，2011.

[3] 雷萬云，等.云計算：技術、平臺及應用案例[M].北京：清華大

；?；?；?； 學出版社，2011.

[4] The Apache Software Foundation HDFS ArchitectureGuide[EB/

；?；?；?； OL].[2011-05-04].http：//hadoop.apache.org/co-mmon/docs/

；?；?；?； current/hdfs_design.html.

[5] DANIELN，RICH Wolski，CHRISG，etal.The Eucalyptus

；?；?； OpenSource Cloud-Computing System[J].IEEE Computer

；?；?；?；?； Society，2009，24（08）：124-131.

[6] Venner J. Pro Hadoop[M]. New York：Apress，2009.

[7] Hadoop[EB/OL]，http：//hadoop.apache.org/.2011.

[8] Grant Mackey，Saba Sehrish，Jun Wang.Improving Metadata

；?； Management for Small Files in HDFS[J].IEEE International

；?；?；?； Conference on Cluster Computing and Workshops，2009：1-4.

作者簡介：

宋繼紅（1963-），女，碩士，副教授.研究領域：計算機網絡

；?；?；?；?；?； 通信，計算機網絡遠程控制，嵌入式技術.

李夢楠（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機網絡.

郝得智（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機控制.endprint

[2] Chuck Lam.Hadoop.韓冀中，譯.實戰[M].北京：人民郵電出版

；?；?；?；?； 社，2011.

[3] 雷萬云，等.云計算：技術、平臺及應用案例[M].北京：清華大

；?；?；?； 學出版社，2011.

[4] The Apache Software Foundation HDFS ArchitectureGuide[EB/

；?；?；?； OL].[2011-05-04].http：//hadoop.apache.org/co-mmon/docs/

；?；?；?； current/hdfs_design.html.

[5] DANIELN，RICH Wolski，CHRISG，etal.The Eucalyptus

；?；?； OpenSource Cloud-Computing System[J].IEEE Computer

；?；?；?；?； Society，2009，24（08）：124-131.

[6] Venner J. Pro Hadoop[M]. New York：Apress，2009.

[7] Hadoop[EB/OL]，http：//hadoop.apache.org/.2011.

[8] Grant Mackey，Saba Sehrish，Jun Wang.Improving Metadata

；?； Management for Small Files in HDFS[J].IEEE International

；?；?；?； Conference on Cluster Computing and Workshops，2009：1-4.

作者簡介：

宋繼紅（1963-），女，碩士，副教授.研究領域：計算機網絡

；?；?；?；?；?； 通信，計算機網絡遠程控制，嵌入式技術.

李夢楠（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機網絡.

郝得智（1989-），男，碩士生.研究領域：計算機控制.endprint