HDFS Datanode功能

DataNode在HDFS中负责文件block的存储管理,每个block可存储于多个DataNode上。它们定期向Namenode汇报block信息,并发送心跳以保持连接。如果10分钟未收心跳,Namenode将认为节点不可用。DataNode启动后注册Namenode,每小时上报所有块信息,并执行数据流水线复制,确保数据安全。

Datanode功能

目标:掌握DataNode有哪些主要的功能

  1. 文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。每一个 block 都可以在多个datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。 存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication,默认是 3)。

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  1. 向Namenode结点报告状态。每个Datanode结点会周期性地向Namenode发送心跳信号和文件块状态报告。

心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用。

DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息。

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  1. 执行数据的流水线复制。当文件系统客户端从Namenode服务器进程获取到要进行复制的数据块列表后,完成文件块及其块副本的流水线复制。

一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。

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### HDFS DataNode 中细粒度锁的实现 在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的架构设计中,DataNode 负责存储实际的数据块。为了提高并发性能并确保数据一致性,DataNode 实现了细粒度锁定机制。 #### 锁定策略 细粒度锁通过减少锁争用提高了系统的吞吐量和响应速度。具体来说,在处理多个客户端请求时,DataNode 不会简单地对整个节点加锁,而是针对不同的操作采用更精细的锁定范围[^1]。 对于读写操作: - **读取操作**:当有多个客户端同时发起只读请求时,可以允许多个线程持有共享锁(即读锁),从而允许并发读取而不互相阻塞。 - **写入操作**:由于写入可能改变现有数据结构或状态,因此需要独占锁(即写锁)。这意味着在同一时间只有一个线程能够执行写入动作,并且在此期间不允许其他任何类型的访问。 这种区分对待不同性质的操作方式有效地减少了不必要的等待时间和资源闲置情况的发生。 #### 数据同步与保护 除了基本的读/写分离外,还存在一些特定场景下的额外措施来保障数据安全性和完整性: - 当更新元数据或者涉及多步事务性的变更时,则可能会引入更高层次别的协调机制,比如使用 ReentrantReadWriteLock 来提供更加灵活可控的行为模式。 - 对于某些关键路径上的热点对象,还可以考虑利用分段锁技术进一步细分可竞争区域,降低全局锁带来的负面影响。 综上所述,通过对各种可能发生的交互行为进行细致分类管理,不仅增强了系统的稳定可靠程度,同时也极大提升了整体效率表现。 ```java // Java伪代码展示如何应用ReentrantReadWriteLock private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock(); private final Lock readLock = rwl.readLock(); private final Lock writeLock = rwl.writeLock(); public void readFile() { readLock.lock(); try { // 执行读取逻辑... } finally { readLock.unlock(); } } public void writeFile() { writeLock.lock(); try { // 执行写入逻辑... } finally { writeLock.unlock(); } } ```
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