NameNode处理上报block块逻辑分析

本文深入解析NameNode如何处理DataNode上报的Block块,包括ToAdd新添加块、ToRemove待移除块、ToInvalidate无效块、ToCorrupt损坏块和ToUc正在处理中的块的五大处理分支,涉及HDFS中块的增删、无效化和损坏状态的管理。

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前言

在hadoop集群中,一个datanode执行启动操作后,会在namenode中进行节点的注册,然后namenode会与这个新注册的datanode通过心跳的形式,进行信息的传输,一方面datanode将会汇报自身的block块的情况,另一方面然后namenode接受到这些块后,进行一段分析,然后返回datanode相应的反馈命令.同时这个操作也用来判断,节点是否已经是dead状态了.但是这个过程只是宏观层面的一个过程描述,了解这点背景知识其实远远不够,一旦HDFS中出现了block块异常的情况,比如突然在某个时间点underReplicated blocks突然变多了,或者说pengdingDeleted blocks变多了,这个时候该怎么办,你需要了解这些块是如何被添加到这些操作对应的block列表里的,只有了解了hdfs中这些细节的处理,你才能够有根据的发现原因.本篇博文给大家分享的是namenode对与datanode上报块的处理过程,里面的很多东西还是非常有必要留意的.


ProcessReport的block块处理5大分支

在前言中提到,dn的block块上报是在心跳的过程中进行的,同样在上一篇我的文章中Hadoop中止下线操作后大量剩余复制块的解决方案也略微提过,在下面这段代码中执行的:

/**
   * Main loop for each BP thread. Run until shutdown,
   * forever calling remote NameNode functions.
   */
  private void offerService() throws Exception {
    ...
    //
    // Now loop for a long time....
    //
    while (shouldRun()) {
      try {
        ...

        List<DatanodeCommand> cmds = blockReport();
        processCommand(cmds == null ? null : cmds.toArray(new DatanodeCommand[cmds.size()]));
        ...
在blockReport块的调用过程中,最后会调用到最核心的BlockManager#processReport方法.这个方法中的注释很好的概况了这个方法所做的事情:

private Collection<Block> processReport(
      final DatanodeStorageInfo storageInfo,
      final BlockListAsLongs report) throws IOException {
    // Normal case:
    // Modify the (block-->datanode) map, according to the difference
    // between the old and new block report.
    //
    ...
  }
意思就是说根据新汇报上来的block块报告,进行适当的对应关系的修改.假设你没有看过这部分的代码,可能马上会联想到的上报的block的类型就2种,一个新添加的块addedBlock,另一个就是需要删除的块,removedBlock或deletedBlock.显然,hdfs在设计的时候不会这么简单,在processReport的头几行,就告诉了我们到底有多少种类型的block块列表.

private Collection<Block> processReport(
      final DatanodeStorageInfo storageInfo,
      final BlockListAsLongs report) throws IOException {
    // Normal case:
    // Modify the (block-->datanode) map, according to the difference
    // between the old and new block report.
    //
    // 新添加的块
    Collection<BlockInfoContiguous> toAdd = new LinkedList<BlockInfoContiguous>();
    // 待移除的块
    Collection<Block> toRemove = new TreeSet<Block>();
    // 无效的块
    Collection<Block> toInvalidate = new LinkedList<Block>();
    // 损坏的块
    Collection<BlockToMarkCorrupt> toCorrupt = new LinkedList<BlockToMarkCorrupt>();
    // 正在复制中的块
    Collection<StatefulBlockInfo> toUC = new LinkedList<StatefulBlockInfo>();
    ...
在这5大类型的block块中,第一个和最后一个还是比较好理解的(最后一个的toUc是toUnderConstruction的缩写),而中间3个则会让人有点混淆的感觉,toRemove,toInvalidate和toCorrput不都表示这些块是待删除的意思吗,这个我会在后面一一进行分析,这里我做了一张分类图:



ToAdd: 新添加的块

新添加的块,指的是那些新的replicated的block块,而replicated的block块的特征是他的ReplicateState的状态是FINALIZED的.这些块是那些在过去的心跳时间间隔内,完成block块的写操作,并执行完finalized确认动作的block块.但是这里会有一个问题,datanode在上报replicatedBlock块的时候,是不区分新老block的,只要是存在于节点上并且完成的块,都上报.所以这部分的比较就自然的被移到了namenode这边处理,而比较的方法就是通过新旧的report报告.我们需要进入processReport接下来的内部处理逻辑中:

private Collection<Block> processReport(
      final DatanodeStorageInfo storageInfo,
      final BlockListAsLongs report) throws IOException {
    // Normal case:
    // Modify the (block-->datanode) map, according to the difference
    // between the old and new block report.
    //
    Collection<BlockInfoContiguous> toAdd = new LinkedList<BlockInfoContiguous>();
    Collection<Block> toRemove = new TreeSet<Block>();
    Collection<Block> toInvalidate = new LinkedList<Block>();
    Collection<BlockToMarkCorrupt> toCorrupt = new LinkedList<BlockToMarkCorrupt>(
<think>嗯,用户让我讲讲数据到DataNode列表的映射,也就是Block to DataNode Mapping。首先,我需要确认用户对HDFS的基本概念是否了解,但根据之前的对话,用户可能已经有一定的背景知识,比如副本机制和逻辑地址的概念。所以接下来要详细解释这个映射的具体过程。 用户可能是在学习HDFS的存储架构,或者在做相关开发时遇到了问题。他们可能想知道NameNode是如何跟踪数据的位置的,或者当DataNode发生故障时,系统如何重新定位数据。此外,用户可能关心这个映射机制如何影响系统的可靠性和性能。 首先,我应该从基础开始解释,什么是数据Block),HDFS如何将大文件切分成,每个如何存储在不同的DataNode上。然后,详细说明Block到DataNode的映射是如何维护的,包括NameNode的角色,以及元数据的管理方式。 需要提到Block的元数据信息,比如Block ID、副本位置、时间戳等。同时,解释客户端在读写数据时如何与NameNode和DataNode交互,特别是读操作时如何选择最优的DataNode,以及写操作时的流水线复制过程。 用户可能还想知道这个映射的动态更新机制,比如DataNode的心跳机制如何影响映射,当DataNode宕机时,NameNode如何更新映射信息,以及如何触发副本的重新复制。此外,可能需要对比其他分布式系统,说明HDFS在此机制上的特点。 还要注意举例说明,比如一个具体的文件如何被切分成,每个的副本分布情况,以及映射表的具体结构。这样用户能更直观地理解。同时,要确保LaTeX格式的正确使用,特别是行内公式和独立公式的区分,比如数据大小、副本数等。 最后,可能需要总结这种映射机制的优势和挑战,比如元数据存储在内存中的限制,以及HDFS Federation如何解决这些问题。这能帮助用户全面理解Block到DataNode映射的设计考虑和实际应用中的注意事项。</think>在 HDFS 中,**数据Block)到 DataNode 列表的映射**是 NameNode 最核心的元数据管理功能。这种映射关系决定了文件数据如何分布式存储,并通过动态维护确保系统高可用。以下是详细解析: --- ### **一、映射关系的本质** #### 1. **物理层与逻辑层的桥梁** - **逻辑层**:用户看到的文件路径(如 `/user/data/file.txt`) - **物理层**:实际存储在多个 DataNode 上的数据(例如 `blk_1073741830`、`blk_1073741831`) - **映射关系**: ```python # 伪代码表示映射关系 file_path → [block1, block2, ...] block_id → [dn1_ip:port, dn2_ip:port, dn3_ip:port] ``` #### 2. **关键数据结构** NameNode 在内存中维护两大数据结构: - **FsImage**:持久化存储的元数据镜像文件 - **EditLog**:实时记录元数据变更的操作日志 具体到映射,核心字段包括: ```java class BlockMetadata { long blockId; // 唯一ID(如 1073741830) long generationStamp; // 版本戳(防旧副本覆盖新数据) long size; // 实际大小(可能小于默认大小) List<DataNode> datanodes; // 存储此的 DataNode 列表 } ``` --- ### **二、映射关系的生命周期** #### 1. **写入时的映射建立** 当客户端写入文件时: 1. **切分文件**:按默认大小(128MB)分割为多个 ```bash # 示例:200MB 文件 → 2 个(128MB + 72MB) ``` 2. **请求分配**:客户端向 NameNode 申请存储位置 3. **副本策略**:NameNode 按机架感知规则选择 3 个 DataNode(例如 `dn1`, `dn3`, `dn5`) 4. **流水线写入**:客户端直接向 DataNode 写入数据,建立与节点的映射 #### 2. **运行时的动态维护 - **DataNode 心跳**:每 3 秒向 NameNode 上报报告(BlockReport),包含该节点存储的所有 ID ```java // BlockReport 内容示例 DataNodeID: dn1 Blocks: [blk_1073741830, blk_1073741831, ...] ``` - **NameNode 响应**: - 更新内存中的 → DataNode 列表映射 - 检测副本数是否满足要求(如不足则触发复制) #### 3. **故障时的映射修复** 当 DataNode 宕机(心跳超时): 1. NameNode 将其标记为 `DEAD` 2. 遍历该节点上的所有,从其他副本所在节点复制数据到新节点 3. 更新映射表中这些的 DataNode 列表 --- ### **三、映射关系的访问流程** #### 1. **读操作** 1. 客户端请求读取 `/user/data/file.txt` 2. NameNode 返回文件对应的列表及每个的 DataNode 地址 ```json // 示例响应 { "blocks": [ {"id": "blk_1073741830", "datanodes": ["dn1:9866", "dn3:9866", "dn5:9866"]}, {"id": "blk_1073741831", "datanodes": ["dn2:9866", "dn4:9866", "dn6:9866"]} ] } ``` 3. 客户端按网络拓扑距离排序 DataNode(优先选择同一机架的节点) 4. 直接从最近的 DataNode 读取数据 #### 2. **写操作** 1. 客户端请求创建文件 `/user/data/file.txt` 2. NameNode 分配新 `blk_1073741832` 并选择 3 个 DataNode(如 `dn2`, `dn4`, `dn7`) 3. 建立写入流水线:客户端 → `dn2` → `dn4` → `dn7` 4. 写入完成后,DataNode 上报信息,NameNode 更新映射表 --- ### **四、映射关系的设计挑战与优化** #### 1. **内存瓶颈** - **问题**:单 NameNode 需在内存中存储所有的映射关系 ```bash # 假设 1 亿个,每个记录 3 个 DataNode → 约占用 3.6GB 内存 ``` - **解决方案**: - HDFS Federation:多个 NameNode 分片管理不同命名空间 - 使用更紧凑的数据结构(如压缩的 ID 列表) #### 2. **一致性保证** - **EditLog 同步**:确保所有元数据变更持久化 - **SafeMode**:启动时 NameNode 进入安全模式,等待 DataNode 上报报告以重建映射表 #### 3. **负载均衡** - **Balancer 工具**:定期分析分布,迁移数据使得各 DataNode 存储量均衡 ```bash hdfs balancer -threshold 10 # 允许节点间存储差异不超过 10% ``` --- ### **五、映射关系的实际影响** #### 1. **性能优化** - **放置策略**: - 第一副本在客户端所在节点(减少网络传输) - 第二副本在同一机架(平衡延迟与容错) - 第三副本在不同机架(防止机架级故障) #### 2. **容错能力** - **副本数动态调整**: ```bash hdfs dfs -setrep -w 5 /user/data/file.txt # 将副本数改为 5 ``` 执行后 NameNode 自动调整映射关系,触发副本复制/删除 #### 3. **扩展性** - **添加新节点**: - 新 DataNode 注册后,NameNode 逐渐将新分配给它 - 通过 Balancer 迁移旧到新节点 --- ### **总结:映射关系的核心价值** - **对用户透明**:用户通过路径访问文件,无需感知分布 - **对系统可靠**:多副本 + 动态映射修复保障数据安全 - **对性能关键**:机架感知策略优化数据读写效率 这种映射机制是 HDFS 实现**大规模数据分布式存储**的基石,也是其区别于传统文件系统的核心特征。
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