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14/03/2017
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Sistemas de Archivos Distribuidos
Conceptos básicos
�Sistema de archivos distribuido (SAD)• Objetivo principal: compartir datos entre
usuarios ofreciendo transparencia• Objetivos secundarios:
• disponibilidad• rendimiento (debería ser comparable al de un
sistema tradicional)• tolerancia a fallos
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Conceptos básicos
� Modelo cliente-servidor• Servicios del sistema de archivos. Operaciones proporcionadas a
los clientes• Servidores del sistema de archivos. Procesos de usuario o del
sistema que ofrecen los servicios correspondientes (servidoresmultithread)
� Transparencia• Mismas operaciones para acceso locales y remotos.• Imagen única del sistema de archivos.
� Rendimiento. Un SAD tiene sobrecargas adicionales.• Red de comunicación, protocolos, posible necesidad de realizar
más copias, etc.� Facilidad de crecimiento. Eliminar los cuellos de botella� Tolerancia a fallos: replicación, funcionamiento degrado.
Componentes de un SAD
Programa de usuario
Programa de usuario
Programa de usuario
Interfaz del SAD
Red
Servidor de directorios
Servidor de archivos
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Estructura de un SAD
Cliente
Servidor
Red de interconexión
Cliente
Servidor
Servicio de directorio
�Se encarga de la traducción del nombres de usuario a nombres internos
�Directorio: relaciona de forma única nombres de archivos con nombres internos
�Dos opciones:• Los directorios son objetos independientes
gestionados por un servidor de directorios (SD)• Los directorios son archivos especiales. Servidor de
archivos y de directorios combinados
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Gestión de nombres: principios básicos
� Sistema operativo distribuido: servicio uniforme denombres para todos los objetos
� En muchos casos: diferentes esquemas para diferentesobjetos (archivos). Varios servidores de nombres
� Transparencia de la posición: el nombre del objeto nopermite obtener directamente el lugar donde estáalmacenado
� Independencia de la posición: el nombre no necesita sercambiado cuando el objeto cambia de lugar.• Asociación entre nombre y posición dinámica• Propiedad más exigente que la transparencia
� Facilidad de crecimiento� Replicación� Nombres orientados al usuario
Nombrado de dos niveles
�Nombres de usuario• Generalmente el espacio de nombres es jerárquico• Tres alternativas
• Máquina:nombre de archivo– Ni transparencia, ni independencia
• Montar un sistema de archivos remoto sobre la jerarquía local (NFS)
– Espacio de nombres diferente en cada máquina• Único espacio de nombres en todas las máquinas
– Proporciona transparencia
�Nombres internos: identificador único de archivo utilizado por el sistema
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Servicio de archivos
�Se encarga de la gestión de los archivos y del acceso a los datos
�Aspectos relacionados• Semántica de coutilización• Métodos de acceso• Cache de bloques• El problema de la coherencia de cache• Métodos para mejorar el rendimiento
Semánticas de coutilización
� Sesión: serie de accesos que realiza un cliente entre unopen y un close
� La semántica de coutilización especifica el efecto devarios procesos accediendo de forma simultánea almismo archivo
� Semántica UNIX• Una lectura ve los efectos de todas las escrituras previas• El efecto de dos escrituras sucesivas es el de la última de ellas• Los procesos pueden compartir el puntero de la posición• Difícil de implementar en sistemas distribuidos
• Mantener una copia única
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Semánticas de coutilización
�Semántica de sesión:• Cambios a un archivo abierto son visibles únicamente
en el proceso (nodo) que modificó el archivo• Una vez cerrado el archivo, los cambios son visibles
sólo en sesiones posteriores• Múltiples imágenes del archivo• Dos sesiones sobre el mismo archivo que terminan
concurrentemente: la última deja el resultado final• Si dos procesos quieren compartir datos deben abrir
y cerrar el archivo para propagar los datos• No adecuado para procesos que acceden de forma
concurrente a un archivo• No existen punteros compartidos
Métodos de acceso a archivos
� Modelo carga/descarga• Transferencias completas del archivo• Localmente se almacenan en memoria o discos locales• Normalmente utilizan semántica de sesión• Eficiencia en las transferencias• Llamada open con mucha latencia• Múltiples copias de un archivo
� Modelo de servicios remotos• El servidor debe proporcionar todas las operaciones sobre el
archivo.• Acceso por bloques• Modelo cliente/servidor
� Empleo de caché en el cliente• Combina los dos modelos anteriores.
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Tipos de servidores
�Servidores con estado• Cuando se abre un archivo, el servidor
almacena información y da al cliente un identificador único a utilizar en las posteriores llamadas
• Cuando se cierra un archivo se libera la información
�Servidores sin estado• Cada petición es autocontenida (archivo y
posición)
Tipos de servidores
� Ventajas de los servidores con estado• Mensajes de petición más cortos• Mejor rendimiento (se mantiene información en memoria)• Facilita la lectura adelantada. El servidor puede analizar el
patrón de accesos que realiza cada cliente• Es necesario en invalidaciones iniciadas por el servidor
� Ventajas de los servidores sin estado• Más tolerante a fallos• No son necesarios open y close. Se reduce el nº de mensajes • No se gasta memoria en el servidor para almacenar el estado
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Caché de bloques
�El empleo de cache de bloques permite mejorar el rendimiento• Explota el principio de proximidad de referencias
• Proximidad temporal• Proximidad espacial
• Lecturas adelantadas• Mejora el rendimiento de las operaciones de lectura, sobre
todo si son secuenciales• Escrituras diferidas
• Mejora el rendimiento de las escrituras
�Otros tipos de caché• Caché de nombres• Caché de metadatos del sistema de archivos
Localización de las cache en un SAD
� Caché en los servidores• Reducen los accesos a disco
� Caché en los clientes• Reducen el tráfico por la red• Reducen la carga en los servidores• Mejora la capacidad de crecimiento• Dos posibles localizaciones
• En discos locales– Más capacidad,– Más lento– No volátil, facilita la recuperación
• En memoria principal– Menor capacidad– Más rápido– Memoria volátil
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Funcionamiento de una caché de bloques
Cache
Cliente
Cache
Servidor
Disco
Proceso de usuario
read()
Buscar bloque.Si no está, reservar uno.
read()Buscar bloque.Si no está, reservar uno.
read()
datos
Tamaño de la unidad de caché
�Mayor tamaño puede incrementar la tasa deaciertos y mejorar la utilización de la red pero• Aumentan los problemas de coherencia
�Depende de las características de lasaplicaciones
�En memoria caché grandes• Es beneficioso emplear bloques grandes (8 KB y
más)
�En memorias pequeñas• El uso de bloques grandes es menos adecuado
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Políticas de actualización
�Escritura inmediata (write-through)• Buena fiabilidad• En escrituras se obtiene el mismo rendimiento que en
el modelo de accesos remotos• Las escrituras son más lentas
�Escritura diferida (write-back)• Escrituras más rápidas. Se reduce el tráfico en la red• Los datos pueden borrarse antes de ser enviados al
servidor• Alternativas
• Volcado (flush) periódico (Sprite)• Write-on-close
Problema de la coherencia de caché
�El uso de caché en los clientes de un sistema de archivos introduce el problema de la coherencia de caché:• Múltiples copias.
�El problema surge cuando se coutiliza un archivo en escritura:• Coutilización en escritura secuencial
• Típico en entornos y aplicaciones distribuidas.
• Coutilización en escritura concurrente• Típico en aplicaciones paralelas.
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Soluciones al problema de la coherencia
�No emplear caché en los clientes.• Solución trivial que no permite explotar las ventajas
del uso de caché en los clientes (reutilización, lectura adelantada y escritura diferida)
�No utilizar caché en los clientes para datos compartidos en escritura (Sprite).• Accesos remotos sobre una única copia asegura
semántica UNIX
�Empleo de protocolos de coherencia de caché
Caché en los clientes vs. acceso remoto
� Rendimiento cercano al de un sistemacentralizado
� Menor carga en el servidor y en la red. Sepermiten transferencias más grandes porla red
�Facilita el crecimiento proporcional delrendimiento del sistema
�Dificultades relacionadas con elmantenimiento de la coherencia
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NETWORK FILE SYSTEM(NFS)
NFS: Network File System
� Implementación y especificación de un software desistema para acceso a archivos remotos
� Diseñado para trabajar en entornos heterogéneos(diferentes máquinas, sistemas operativos, ...)
� La independencia se consigue mediante el uso de lasRPC construidas sobre el protocolo XDR (eXternal DataRepresentation)
� Las diferentes máquinas montan un directorio remotoen el sistema de archivos local• El espacio de nombres es diferente en cada máquina• El montado no es transparente, debe proporcionarse el nombre
de la máquina remota� No es un verdadero sistema de archivos distribuido
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Montado en NFS
� Establece una conexión lógicaentre el servidor y el cliente
� La máquina A exporta /usr y /bin� En la máquina B:
mount maquinaA:/usr /usr
Montado en NFS
Imagen diferente del sistema de archivos
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Protocolo NFS�Ofrece un conjunto de RPC para realizar
operaciones sobre archivos remotos• Búsqueda de un archivo en un directorio• Lectura de entradas de directorio• Manipulación de enlaces y directorios• Acceso a los atributos de un archivo• Lectura y escritura de archivos
� Los servidores de NFS no almacenan estado• Operaciones autocontenidas
�El protocolo no ofrece mecanismos de controlde concurrencia para asegurar una semánticaUNIX
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Arquitectura de NFS
Capa de llamada al sistema
Capa del sistema de archivos virtual
S.O. Local
Cliente NFS
Disco Local
RPC/XDR
Capa del sistema de archivos virtual
S.O. Local
ServidorNFS
Disco Local
RPC/XDR
RED
CLIENTE SERVIDOR
Traducción de nombres
�VFS almacena una entrada por cada archivoabierto (vnode)
�Cada vnode apunta a un inodo local o a uninodo remoto
�El cliente realiza la traducción de un nombre(path) componente a componente. Cuando unvnode apunta a inodo remoto la búsqueda serealiza en el servidor (un componente cada vez)
�El cliente almacena una cache de nombrespara acelerar las traducciones (cache deatributos)• Las entradas se validan si llevan más de 30s
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Acceso a los archivos
� Las transferencias se realizan en bloques de 8 KB� Los bloques se almacenan en la cache de los clientes� Los clientes realizan lecturas adelantadas de un bloque� Las escrituras se realizan localmente. Los bloques se
envían al servidor cuando se llena un bloque de 8 KB ocuando se cierra el archivo
� Problemas de coherencia de cache (no se asegura lasemántica UNIX)
� ¿Cómo intenta conseguir una semántica UNIX?• Cuando un archivo se abre en un cliente se comprueba en el
servidor si la información se ha modificado• Cuando se accede a un bloque que lleva más de 3s en la
cache del cliente se valida
Protocolo de montado
program MOUNT_PROGRAM {
version MOUNT_V3 {
void MOUNTPROC3_NULL(void) = 0;
mountres3 MOUNTPROC3_MNT(dirpath) = 1;
mountlist MOUNTPROC3_DUMP(void) = 2;
void MOUNTPROC3_UMNT(dirpath) = 3;
void MOUNTPROC3_UMNTALL(void) = 4;
exports MOUNTPROC3_EXPORT(void) = 5;
} = 3;
} = 100005;
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Protocolo NFSprogram NFS_PROGRAM {
version NFS_V3 {void NFSPROC3_NULL(void) = 0;GETATTR3res NFSPROC3_GETATTR(GETATTR3args) = 1;SETATTR3res NFSPROC3_SETATTR(SETATTR3args) = 2;LOOKUP3res NFSPROC3_LOOKUP(LOOKUP3args) = 3;ACCESS3res NFSPROC3_ACCESS(ACCESS3args) = 4;READLINK3res NFSPROC3_READLINK(READLINK3args) = 5;READ3res NFSPROC3_READ(READ3args) = 6;WRITE3res NFSPROC3_WRITE(WRITE3args) = 7;CREATE3res NFSPROC3_CREATE(CREATE3args) = 8;MKDIR3res NFSPROC3_MKDIR(MKDIR3args) = 9;SYMLINK3res NFSPROC3_SYMLINK(SYMLINK3args) = 10;MKNOD3res NFSPROC3_MKNOD(MKNOD3args) = 11;REMOVE3res NFSPROC3_REMOVE(REMOVE3args) = 12;RMDIR3res NFSPROC3_RMDIR(RMDIR3args) = 13;RENAME3res NFSPROC3_RENAME(RENAME3args) = 14;LINK3res NFSPROC3_LINK(LINK3args) = 15;READDIR3res NFSPROC3_READDIR(READDIR3args) = 16;READDIRPLUS3res FSPROC3_READDIRPLUS(READDIRPLUS3args) = 17;FSSTAT3res NFSPROC3_FSSTAT(FSSTAT3args) = 18;FSINFO3res NFSPROC3_FSINFO(FSINFO3args) = 19;PATHCONF3res NFSPROC3_PATHCONF(PATHCONF3args) = 20;COMMIT3res NFSPROC3_COMMIT(COMMIT3args) = 21;
} = 3;} = 100003;
LOOKUP3res NFSPROC3_LOOKUP(LOOKUP3args)
struct LOOKUP3args {
diropargs3 what;
};
struct diropargs3 {
nfs_fh3 dir;
filename3 name;
};
union LOOKUP3res switch (nfsstat3 status) {
case NFS3_OK:
LOOKUP3resok resok;
default:
LOOKUP3resfail resfail;
};
struct LOOKUP3resok {
nfs_fh3 object;
post_op_attr obj_attributes;
post_op_attr dir_attributes;
};
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WRITE3res NFSPROC3_WRITE(WRITE3args)
struct WRITE3args {
nfs_fh3 file;
offset3 offset;
count3 count;
stable_how stable;
opaque data<>;
};
union WRITE3res switch (nfsstat3 status) {
case NFS3_OK:
WRITE3resok resok;
default:
WRITE3resfail resfail;
};
struct WRITE3resok {
wcc_data file_wcc;
count3 count;
stable_how committed;
writeverf3 verf;
};
READ3res NFSPROC3_READ(READ3args)
struct READ3args {
nfs_fh3 file;
offset3 offset;
count3 count;
};
union READ3res switch (nfsstat3 status) {
case NFS3_OK:
READ3resok resok;
default:
READ3resfail resfail;
};
struct READ3resok {
post_op_attr file_attributes;
count3 count;
bool eof;
opaque data<>;
};
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Comparación
Google File System (GFS)
Paper:The Google File System, Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leunghttps://research.google.com/archive/gfs.html
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Overview
� NFS� Introduction-Design Overview� Architecture� System Interactions� Master Operations� Fault tolerance� Conclusion
NFS� RPC’s� Low performance� Security Issues
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INTRODUCTION
Need For GFS:
�Large Data Files�Scalability�Reliability�Automation�Replication of data�Fault Tolerance
DESIGN OVERVIEW:
� Component’s Monitoring� Storing of huge data� Reading and writing of data� Well defined semantics for multiple clients� Importance of Bandwidth
Assumptions:
Interface:
� Not POSIX compliant
� Additional operations
o Snapshot
o Record append
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ARCHITECTURE:
�Single Master�Multiple Chunk Servers
�Multiple clients
Cluster Computing
� Stores 64 bit file chunks
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SINGLE MASTER , CHUNK SIZE & META DATA
Single Master:
� Minimal Master Load.
� Fixed chunk Size.
� The master also predicatively provide chunk locations immediately following those requested by unique id.
Chunk Size :
� 64 MB size.
� Read and write operations on same chunk.
� Reduces network overhead and size of metadata in the master.
Metadata :
� Types of Metadata:o File and chunk namespaceso Mapping from files to chunkso Location of each chunks replicas
� In-memory data structures:o Master operations are fast.o Periodic scanning entire state is
easy and efficient
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� Chunk Locations:o Master polls chunk server for the
information.o Client request data from chunk
server.
� Operation Log:o Keeps track of activities.o It is central to GFS.o It stores on multiple remote
locations.
System Interactions:� Leases And Mutation
order:o Leases maintain consistent
mutation order across the replicas.
o Master picks one replica as primary.
o Primary defines serial order for mutations.
o Replicas follow same serial order.
o Minimize management overhead at the master.
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� Atomic Record Appends:o GFS offers Record Append .
o Clients on different machines append to the same file concurrently.
o The data is written at least once as an atomic unit.
� Snapshot:o It creates quick copy of files or a directory .
o Master revokes lease for that file
o Duplicate metadata
o On first write to a chunk after the snapshot operation
o All chunk servers create new chunk
o Data can be copied locally
MASTER OPERATION
� Namespace Management and Locking:
o GFS maps full pathname to Metadata in a table.
o Each master operation acquires a set of locks.
o Locking scheme allows concurrent mutations in same directory.
o Locks are acquired in a consistent total order to prevent deadlock.
� Replica Placement:
o Maximizes reliability, availability and network bandwidth utilization.
o Spread chunk replicas across racks
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CREATION, RE-REPLICATION, REBALANCING
� Create:
o Equalize disk utilization.
o Limit the number of creation on chunk server.
o Spread replicas across racks.
� Re-replication:
o Re-replication of chunk happens on priority.
� Rebalancing:o Move replica for better disk space and load balancing.
o Remove replicas on chunk servers with below average free space.
� Garbage Collection:
o Makes system Simpler and more reliable.
o Master logs the deletion, renames the file to a
hidden name.
� Stale Replica detection:
o Chunk version number identifies the stale replicas.
o Client or chunk server verifies the version number.
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FAULT TOLERANCE
� High availability:
o Fast recovery.
o Chunk replication.
o Shadow Masters.
� Data Integrity:
o Check sum every 64 kb block in each chunk.
CONCLUSION
GFS meets Google storage requirements:� Incremental growth � Regular check of component failure� Data optimization from special operations� Simple architecture� Fault Tolerance
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Hadoop Distributed File System (HDFS)
What’s HDFS�A distributed file system that is fault tolerant,
scalable and extremely easy to expand. Ideabased on GFS.
�The primary distributed storage for Hadoopapplications.
�Provides interfaces for applications to movethemselves closer to data.
�Designed to ‘just work’, however a workingknowledge helps in diagnostics andimprovements.
56Introduction to HDFS
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Components of HDFSThere are two (and a half) types of machines in a HDFS cluster�NameNode :– is the heart of an HDFS
filesystem, it maintains and manages the file system metadata. E.g; what blocks make up a file, and on which datanodesthose blocks are stored.
�DataNode :- where HDFS stores the actual data, there are usually quite a few of these.
57Introduction to HDFS
HDFS Architecture
58Introduction to HDFS
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Unique features of HDFSHDFS also has a bunch of unique features that make it ideal for distributed systems:
� Failure tolerant - data is duplicated across multiple DataNodes to protect against machine failures. The default is a replication factor of 3 (every block is stored on three machines).
� Scalability - data transfers happen directly with the DataNodes so your read/write capacity scales fairly well with the number of DataNodes
� Space - need more disk space? Just add more DataNodesand re-balance
� Industry standard - Other distributed applications are built on top of HDFS (HBase, Map-Reduce)
HDFS is designed to process large data sets with write-once-read-many semantics, it is not for low latency access
59Introduction to HDFS
HDFS – Data Organization�Each file written into HDFS is split into
data blocks�Each block is stored on one or more
nodes�Each copy of the block is called replica�Block placement policy
• First replica is placed on the local node• Second replica is placed in a different rack• Third replica is placed in the same rack as the
second replica
60Introduction to HDFS
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Read Operation in HDFS
61Introduction to HDFS
Write Operation in HDFS
62Introduction to HDFS
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HDFS Security� Authentication to Hadoop
• Simple – insecure way of using OS username to determine hadoop identity
• Kerberos – authentication using kerberos ticket• Set by hadoop.security.authentication=simple|kerberos
� File and Directory permissions are same like in POSIX• read (r), write (w), and execute (x) permissions• also has an owner, group and mode• enabled by default (dfs.permissions.enabled=true)
� ACLs are used for implemention permissions that differ from natural hierarchy of users and groups• enabled by dfs.namenode.acls.enabled=true
63Introduction to HDFS
HDFS ConfigurationHDFS Defaults
� Block Size – 64 MB� Replication Factor – 3� Web UI Port – 50070
HDFS conf file - /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///data1/cloudera/dfs/nn,file:///data2/cloudera/dfs/nn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>268435456</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>itracXXX.cern.ch:50070</value>
</property>
64Introduction to HDFS
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Interfaces to HDFS
�Java API (DistributedFileSystem)�C wrapper (libhdfs)
�HTTP protocol�WebDAV protocol�Shell CommandsHowever the command line is one of the simplest and most familiar
Introduction to HDFS 65
HDFS – Shell CommandsThere are two types of shell commandsUser Commands
hdfs dfs – runs filesystem commands on the HDFShdfs fsck – runs a HDFS filesystem checking command
Administration Commandshdfs dfsadmin – runs HDFS administration commands
66Introduction to HDFS
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HDFS – User Commands (dfs)
List directory contents
Display the disk space used by files
67Introduction to HDFS
hdfs dfs –ls
hdfs dfs -ls /
hdfs dfs -ls -R /var
hdfs dfs -du -h /
hdfs dfs -du /hbase/data/hbase/namespace/
hdfs dfs -du -h /hbase/data/hbase/namespace/
hdfs dfs -du -s /hbase/data/hbase/namespace/
HDFS – User Commands (dfs)
Copy data to HDFS
Copy the file back to local filesystem
Introduction to HDFS 68
hdfs dfs -mkdir tdata
hdfs dfs -ls
hdfs dfs -copyFromLocal tutorials/data/geneva.csv tdata
hdfs dfs -ls –R
cd tutorials/data/
hdfs dfs –copyToLocal tdata/geneva.csv geneva.csv.hdfs
md5sum geneva.csv geneva.csv.hdfs
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HDFS – User Commands (acls)List acl for a file
List the file statistics – (%r – replication factor)
Write to hdfs reading from stdin
Introduction to HDFS 69
hdfs dfs -getfacl tdata/geneva.csv
hdfs dfs -stat "%r" tdata/geneva.csv
echo "blah blah blah" | hdfs dfs -put - tdataset/tfile.txt
hdfs dfs -ls –R
hdfs dfs -cat tdataset/tfile.txt
HDFS – User Commands (fsck)Removing a file
List the blocks of a file and their locations
Print missing blocks and the files they belong to
Introduction to HDFS 70
hdfs dfs -rm tdataset/tfile.txt
hdfs dfs -ls –R
hdfs fsck /user/cloudera/tdata/geneva.csv -
files -blocks –locations
hdfs fsck / -list-corruptfileblocks
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HDFS – Adminstration CommandsComprehensive status report of HDFS cluster
Prints a tree of racks and their nodes
Get the information for a given datanode (like ping)
71Introduction to HDFS
hdfs dfsadmin –report
hdfs dfsadmin –printTopology
hdfs dfsadmin -getDatanodeInfo
localhost:50020
HDFS – Advanced CommandsGet a list of namenodes in the Hadoop cluster
Dump the NameNode fsimage to XML file
The general command line syntax is
hdfs command [genericOptions] [commandOptions]
72Introduction to HDFS
hdfs getconf –namenodes
cd /var/lib/hadoop-hdfs/cache/hdfs/dfs/name/current
hdfs oiv -i fsimage_0000000000000003388 -o
/tmp/fsimage.xml -p XML
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Other Interfaces to HDFS
HTTP Interface
MountableHDFS – FUSE
Once mounted all operations on HDFS can be performed using standard Unix utilities such as 'ls', 'cd', 'cp', 'mkdir', 'find', 'grep',
Introduction to HDFS 73
http://quickstart.cloudera:50070
mkdir /home/cloudera/hdfs
sudo hadoop-fuse-dfs dfs://quickstart.cloudera:8020
/home/cloudera/hdfs
