什么是NoSQL
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大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個(gè)詞極受關(guān)注?？吹健癗oSQL”這個(gè)詞，大家可能會(huì)誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會(huì)沒有必要了呢?”但實(shí)際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時(shí)候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時(shí)候也沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
為彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史、分類和特征吧。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)史
1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時(shí)代的論文，首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型)的論文，終于引起了大家的關(guān)注。
科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)。當(dāng)時(shí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實(shí)際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡(jiǎn)單、性能優(yōu)越等優(yōu)點(diǎn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得到了廣泛的應(yīng)用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫的，但有一個(gè)重要的大前提，請(qǐng)大家一定不要誤解。這個(gè)大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對(duì)不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對(duì)于絕大多數(shù)的應(yīng)用來說它都是最有效的解決方案。
突出的優(yōu)勢(shì)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫，它的突出優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn):
保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)
由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
可以進(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢
存在很多實(shí)際成果和專業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))
這其中，能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢(shì)。在需要嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是肯定沒有錯(cuò)的。但是有些情況不需要JOIN，對(duì)上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)也沒有什么特別需要，這時(shí)似乎也就沒有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫了。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足
不擅長(zhǎng)的處理
就像之前提到的那樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能非常高。但是它畢竟是一個(gè)通用型的數(shù)據(jù)庫，并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來說它并不擅長(zhǎng)以下處理：
大量數(shù)據(jù)的寫入處理
為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更
字段不固定時(shí)應(yīng)用
對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
。。。。。。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
為了彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
易于數(shù)據(jù)的分散
如前所述，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個(gè)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因。為了進(jìn)行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理，各個(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個(gè)服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個(gè)服務(wù)器上，減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。
提升性能和增大規(guī)模
下面說一點(diǎn)題外話，如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個(gè)選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來整理一下這兩者的不同。
首先，提升性能指的就是通過提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡(jiǎn)單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費(fèi)用。若要購(gòu)買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費(fèi)的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡(jiǎn)單，但是成本較高。
另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺(tái)廉價(jià)的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對(duì)程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價(jià)的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價(jià)服務(wù)器的數(shù)量就可以了。
不對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的話就沒有使用的必要嗎？
NoSQL數(shù)據(jù)庫基本上來說為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計(jì)的。但如果不是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用就沒有意義嗎?
答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢(shì)。但實(shí)際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點(diǎn)，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點(diǎn)將會(huì)是非常有幫助。具體的例子將會(huì)在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會(huì)讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理
希望對(duì)數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理
希望進(jìn)行全部保存
多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫存在著“key-value存儲(chǔ)”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫”等各種各樣的種類，每種數(shù)據(jù)庫又包含各自的特點(diǎn)。下一節(jié)讓我們一起來了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的種類和特點(diǎn)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么
NoSQL說起來簡(jiǎn)單，但實(shí)際上到底有多少種呢?我在提筆的時(shí)候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫和對(duì)象數(shù)據(jù)庫等各個(gè)類別。不知不覺間，原來已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫啊。
本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
key-value存儲(chǔ)
這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲(chǔ)的。雖然它的處理速度非?？欤腔旧现荒芡ㄟ^key的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時(shí)性、永久性和兩者兼具三種。
臨時(shí)性
memcached屬于這種類型。所謂臨時(shí)性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當(dāng)memcached停止的時(shí)候，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會(huì)丟失)。
在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理
數(shù)據(jù)有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時(shí)性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會(huì)丟失”的意思。這里的key-value存儲(chǔ)不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)比起來，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)。
在硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理(但無法與memcached相比)
數(shù)據(jù)不會(huì)丟失
兩者兼具
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具，且集合了臨時(shí)性key-value存儲(chǔ)和永久性key-value存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中，在滿足特定條件(默認(rèn)是15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個(gè)以上，1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的key發(fā)生變更)的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中。這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。
同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理
保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會(huì)消失(可以恢復(fù))
適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫
MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與key-value存儲(chǔ)相異。
不定義表結(jié)構(gòu)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫具有以下特征：即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在變更表結(jié)構(gòu)時(shí)比較費(fèi)事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實(shí)是方便快捷。
可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟key-value存儲(chǔ)不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)。雖然不具備事務(wù)處理和JOIN這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
不需要定義表結(jié)構(gòu)
可以利用復(fù)雜的查詢條件
面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引人注目。
面向行的數(shù)據(jù)庫和面向列的數(shù)據(jù)庫
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)進(jìn)行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
高擴(kuò)展性
面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)降低相應(yīng)的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，利用面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來十分困難。
高擴(kuò)展性(特別是寫入處理)
應(yīng)用十分困難
最近，像Twitter和Facebook這樣需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)對(duì)其中一些服務(wù)是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大，就不進(jìn)行詳細(xì)介紹了。
總結(jié)：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫因?yàn)槭聞?wù)等機(jī)制帶來的對(duì)海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請(qǐng)求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補(bǔ)方案，而不是解決方案的首選。
絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機(jī)讀寫的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時(shí)一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會(huì)導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項(xiàng)目進(jìn)程。
NoSQL不是萬能的，但在大型項(xiàng)目中，你往往需要它！
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫通常是用來應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國(guó)內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語言(SQL)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；3、對(duì)數(shù)據(jù)庫性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
Hadoop
文件系統(tǒng)：文件系統(tǒng)是用來存儲(chǔ)和管理文件，并且提供文件的查詢、增加、刪除等操作。
直觀上的體驗(yàn)：在shell窗口輸入 ls 命令，就可以看到當(dāng)前目錄下的文件夾、文件。
文件存儲(chǔ)在哪里？硬盤
一臺(tái)只有250G硬盤的電腦，如果需要存儲(chǔ)500G的文件可以怎么辦？先將電腦硬盤擴(kuò)容至少250G，再將文件分割成多塊，放到多塊硬盤上儲(chǔ)存。
通過 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系統(tǒng)中的文件，就像本地的ls命令一樣。
HDFS在客戶端上提供了查詢、新增和刪除的指令，可以實(shí)現(xiàn)將分布在多臺(tái)機(jī)器上的文件系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的管理。
在分布式文件系統(tǒng)中，一個(gè)大文件會(huì)被切分成塊，分別存儲(chǔ)到幾臺(tái)機(jī)器上。結(jié)合上文中提到的那個(gè)存儲(chǔ)500G大文件的那個(gè)例子，這500G的文件會(huì)按照一定的大小被切分成若干塊，然后分別存儲(chǔ)在若干臺(tái)機(jī)器上，然后提供統(tǒng)一的操作接口。
看到這里，不少人可能會(huì)覺得，分布式文件系統(tǒng)不過如此，很簡(jiǎn)單嘛。事實(shí)真的是這樣的么？
潛在問題
假如我有一個(gè)1000臺(tái)機(jī)器組成的分布式系統(tǒng)，一臺(tái)機(jī)器每天出現(xiàn)故障的概率是0.1%，那么整個(gè)系統(tǒng)每天出現(xiàn)故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一個(gè)容錯(cuò)機(jī)制來保證發(fā)生差錯(cuò)時(shí)文件依然可以讀出，這里暫時(shí)先不展開介紹。
如果要存儲(chǔ)PB級(jí)或者EB級(jí)的數(shù)據(jù)，成千上萬臺(tái)機(jī)器組成的集群是很常見的，所以說分布式系統(tǒng)比單機(jī)系統(tǒng)要復(fù)雜得多呀。
這是一張HDFS的架構(gòu)簡(jiǎn)圖：
client通過nameNode了解數(shù)據(jù)在哪些DataNode上，從而發(fā)起查詢。此外，不僅是查詢文件，寫入文件的時(shí)候也是先去請(qǐng)教N(yùn)ameNode，看看應(yīng)該往哪個(gè)DateNode中去寫。
為了某一份數(shù)據(jù)只寫入到一個(gè)Datanode中，而這個(gè)Datanode因?yàn)槟承┰虺鲥e(cuò)無法讀取的問題，需要通過冗余備份的方式來進(jìn)行容錯(cuò)處理。因此，HDFS在寫入一個(gè)數(shù)據(jù)塊的時(shí)候，不會(huì)僅僅寫入一個(gè)DataNode，而是會(huì)寫入到多個(gè)DataNode中，這樣，如果其中一個(gè)DataNode壞了，還可以從其余的DataNode中拿到數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)不丟失。
實(shí)際上，每個(gè)數(shù)據(jù)塊在HDFS上都會(huì)保存多份，保存在不同的DataNode上。這種是犧牲一定存儲(chǔ)空間換取可靠性的做法。
接下來我們來看一下完整的文件寫入的流程：
大文件要寫入HDFS，client端根據(jù)配置將大文件分成固定大小的塊，然后再上傳到HDFS。
讀取文件的流程：
1、client詢問NameNode，我要讀取某個(gè)路徑下的文件，麻煩告訴我這個(gè)文件都在哪些DataNode上？
2、NameNode回復(fù)client，這個(gè)路徑下的文件被切成了3塊，分別在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3個(gè)文件塊，通過stream讀取并且整合起來
文件寫入的流程：
1、client先將文件分塊，然后詢問NameNode，我要寫入一個(gè)文件到某個(gè)路徑下，文件有3塊，應(yīng)該怎么寫？
2、NameNode回復(fù)client，可以分別寫到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，記住，每個(gè)塊重復(fù)寫3份，總共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把數(shù)據(jù)寫到他們上面
出于容錯(cuò)的考慮，每個(gè)數(shù)據(jù)塊有3個(gè)備份，但是3個(gè)備份快都直接由client端直接寫入勢(shì)必會(huì)帶來client端過重的寫入壓力，這個(gè)點(diǎn)是否有更好的解決方案呢？回憶一下mysql主備之間是通過binlog文件進(jìn)行同步的，HDFS當(dāng)然也可以借鑒這個(gè)思想，數(shù)據(jù)其實(shí)只需要寫入到一個(gè)datanode上，然后由datanode之間相互進(jìn)行備份同步，減少了client端的寫入壓力，那么至于是一個(gè)datanode寫入成功即成功，還是需要所有的參與備份的datanode返回寫入成功才算成功，是可靠性配置的策略，當(dāng)然這個(gè)設(shè)置會(huì)影響到數(shù)據(jù)寫入的吞吐率，我們可以看到可靠性和效率永遠(yuǎn)是“魚和熊掌不可兼得”的。
潛在問題
NameNode確實(shí)會(huì)回放editlog，但是不是每次都從頭回放，它會(huì)先加載一個(gè)fsimage，這個(gè)文件是之前某一個(gè)時(shí)刻整個(gè)NameNode的文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存快照，然后再在這個(gè)基礎(chǔ)上回放editlog，完成后，會(huì)清空editlog，再把當(dāng)前文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存狀態(tài)寫入fsimage，方便下一次加載。
這樣，全量回放就變成了增量回放，但是如果NameNode長(zhǎng)時(shí)間未重啟過，editlog依然會(huì)比較大，恢復(fù)的時(shí)間依然比較長(zhǎng)，這個(gè)問題怎么解呢？
SecondNameNode是一個(gè)NameNode內(nèi)的定時(shí)任務(wù)線程，它會(huì)定期地將editlog寫入fsimage，然后情況原來的editlog，從而保證editlog的文件大小維持在一定大小。
NameNode掛了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一個(gè)NameNode，它掛了，整個(gè)系統(tǒng)就掛了。hadoop2.x之前，整個(gè)集群只能有一個(gè)NameNode，是有可能發(fā)生單點(diǎn)故障的，所以hadoop1.x有本身的不穩(wěn)定性。但是hadoop2.x之后，我們可以在集群中配置多個(gè)NameNode，就不會(huì)有這個(gè)問題了，但是配置多個(gè)NameNode，需要注意的地方就更多了，系統(tǒng)就更加復(fù)雜了。
俗話說“一山不容二虎”，兩個(gè)NameNode只能有一個(gè)是活躍狀態(tài)active，另一個(gè)是備份狀態(tài)standby，我們看一下兩個(gè)NameNode的架構(gòu)圖。
兩個(gè)NameNode通過JournalNode實(shí)現(xiàn)同步editlog，保持狀態(tài)一致可以相互替換。
因?yàn)閍ctive的NameNode掛了之后，standby的NameNode要馬上接替它，所以它們的數(shù)據(jù)要時(shí)刻保持一致，在寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候，兩個(gè)NameNode內(nèi)存中都要記錄數(shù)據(jù)的元信息，并保持一致。這個(gè)JournalNode就是用來在兩個(gè)NameNode中同步數(shù)據(jù)的，并且standby NameNode實(shí)現(xiàn)了SecondNameNode的功能。
進(jìn)行數(shù)據(jù)同步操作的過程如下：
active NameNode有操作之后，它的editlog會(huì)被記錄到JournalNode中，standby NameNode會(huì)從JournalNode中讀取到變化并進(jìn)行同步，同時(shí)standby NameNode會(huì)監(jiān)聽記錄的變化。這樣做的話就是實(shí)時(shí)同步了，并且standby NameNode就實(shí)現(xiàn)了SecondNameNode的功能。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
重慶分公司
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