HDFS读写流程

本文详细介绍了HDFS(Hadoop Distributed File System)的工作原理,包括其核心组件NameNode和DataNode的角色。在读流程中,客户端通过DistributedFileSystem获取文件块的位置,然后连接最近的DataNode进行数据传输。在写流程中,数据被切割成块,通过DataStreamer创建一个数据管道,确保数据在多个DataNode间复制。HDFS的设计使得客户端能高效地读写数据,并能处理节点故障,保证数据的高可用性和容错性。

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HDFS概述

HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统。一个HDFS集群主要由一个NameNode和很多个Datanode组成:

  • Namenode管理文件系统的元数据;
  • Datanode存储了实际的数据。

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Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,一个文件其实被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

HDFS读流程

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  • 首先调用FileSystem对象的open方法,其实是一个DistributedFileSystem的实例
  • DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一个block的locations,同一block按照副本数会返回多个locations,这些locations按照hadoop拓扑结构排序,距离客户端近的排在前面。
  • 前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装成DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法,DFSInputStream最会找出离客户端最近的datanode并连接。
  • 数据从datanode源源不断的流向客户端。
  • 如果第一块的数据读完了,就会关闭指向第一块的datanode连接,接着读取下一块。这些操作对客户端来说是透明的,客户端的角度看来只是读一个持续不断的流。
  • 如果第一批block都读完了,DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location,然后继续读,如果所有的块都读完,这时就会关闭掉所有的流。
  • 如果在读数据的时候,DFSInputStream和datanode的通讯发生异常,就会尝试正在读的block的排第二近的datanode,并且会记录哪个datanode发生错误,剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。DFSInputStream也会检查block数据校验和,如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点,然后DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像。
  • 该设计的方向就是客户端直接连接datanode来检索数据并且namenode来负责为每一个block提供最优的datanode,namenode仅仅处理block location的请求,这些信息都加载在namenode的内存中,hdfs通过datanode集群可以承受大量客户端的并发访问。

HDFS写流程

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  • 客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件
  • DistributedFileSystem通过RPC调用namenode去创建一个没有blocks关联的新文件,创建前,namenode会做各种校验,比如文件是否存在,客户端有无权限去创建等。如果校验通过,namenode就会记录下新文件,否则就会抛出IO异常.
  • 前两步结束后会返回FSDataOutputStream的对象,与读文件的时候相似,FSDataOutputStream被封装成DFSOutputStream.DFSOutputStream可以协调namenode和datanode。客户端开始写数据到。DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet,然后排成队列data quene。
  • DataStreamer会去处理接受data queue,他先问询namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里,比如副本数是3,那么就找到3个最适合的datanode,把他们排成一个pipeline.DataStreamer把packet按队列输出到管道的第一个datanode中,第一个datanode又把packet输出到第二个datanode中,以此类推。
  • DFSOutputStream还有一个对列叫ack queue,也是由packet组成,等待datanode的收到响应,当pipeline中的所有datanode都表示已经收到的时候,这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
    如果在写的过程中某个datanode发生错误,会采取以下几步:1) pipeline被关闭掉;2)为了防止丢包 ack queue里的packet会同步到data queue里;3)把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删掉;4)block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode中;5)namenode找到另外的datanode去创建这个块的复制。当然,这些操作对客户端来说是无感知的。
  • 客户端完成写数据后调用close方法关闭写入流。
  • DataStreamer把剩余得包都刷到pipeline里然后等待ack信息,收到最后一个ack后,通知datanode把文件标示为已完成。
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