Hadoop读写机制

分布式计算框架Map/reduce 简介: MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台,MapReduce是一个并行计算与运行的软件框架,MapReduce是一个并行程序设计模型与方法.特点: ①分布可靠,对数据集的操作分发给集群中的多个节点实现可靠性,每个节点周期性返回它完成的任务和最新的状态 ②封装了实现细节,基于框架API编程,面向业务展开分布式编码 ③提供跨语言编程的能力 MapReduce的主要功能: 1.1数据划分和计算任务调度 1.2数据/代码互相定位 1.3系统优化 1.4出错检测和恢复 MapR 阅读详情

读数据原理

1. 先去请求namenode读数据

2. 查询元数据信息并返回查询的文件的块个数,块的存储位置

3. 根据第二步返回的信息进行块的信息读取,先就近读取再随机读取,根据块的id从小到大依次读取,读取的时候会启动一个输入流FSDATAINPUTSTREAM

4. 会把先读取到的块的信息写入到缓存中,后续读取的块信息依次追加

写数据原理

写入数据的时候会产生一个校验和文件(checksum   512字节) 读数据的时候会进行checksum验证,验证通过证明读取的块信息是没有损坏的

1. 向namenode发送写数据的请求

2. namenode会查询自己的元数据信息,返回一个可以上传的相应

3. 客户端向namenode请求分配datanode

4. namenode向客户端返回空闲的datanode节点(按空间和距离进行计算(同节点、同机架、其他))和一个输出流进行文件写入

5. 客户端先找到最近的节点建立通道,再有最近的节点依次向剩余的节点之间相互建立通道

6. datanode依次返回响应,返回通道建立完成

7. 客户端进行数据写入,以packet为单位进行写入,先写入到缓冲区中,从缓冲区中依次向另外的datanode节点进行发送,也是先发送到缓冲区中,最终需要落地到磁盘中

8. 文件块写完毕会依次向前返回响应,客户端接收到返回响应的时候就认为这个块写完了,进行下一个块的写入循环上面的步骤。

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