标签:架构设计 存储 Federation HDFS DataNode NameNode 数据
1、NameNode架构的局限性
(1)Namespace(命名空间)的限制
由于NameNode在内存中存储所有的元数据(metadata),因此单个NameNode所能存储的对象(文件+块)数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿(200million)个对象,这20亿个对象支持4000个DataNode,12PB的存储(假设文件平均大小为40MB)。随着数据的飞速增长,存储的需求也随之增长。单个DataNode从4T增长到36T,集群的尺寸增长到8000个DataNode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。
(2)隔离问题
由于HDFS仅有一个NameNode,无法隔离各个程序,因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。
(3)性能的瓶颈
由于是单个NameNode的HDFS架构,因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。
- HDFS Federation架构设计,如图3-25所示
能不能有多个NameNode
表3-3
NameNode
NameNode
NameNode
元数据
元数据
元数据
Log
machine
电商数据/话单数据
图3-25 HDFS Federation架构设计
- HDFS Federation应用思考
不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理
图片业务、爬虫业务、日志审计业务
Hadoop生态系统中,不同的框架使用不同的NameNode进行管理NameSpace。(隔离性)
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标签:架构设计,存储,Federation,HDFS,DataNode,NameNode,数据 来源: https://www.cnblogs.com/majhw/p/15160868.html
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