HDFS的读写流程

  1. 文件读流程

    1.Client通过FileSystem.open(filePath)方法,去与Namenode进行rpc通信,返回该文件的部分或全部的
    block列表(
    也包含该列表各block的分布在Datanode地址的列表 ),也就是返回FSDataInputStream对象;
    2.Client调用FSDataInputStream对象的read()方法,
    a. 去与第一个块的最近的datanode进行read,读取完后,会check,假如successful,会关闭 与当前
    Datanode通信;(假如check fail,会记录失败的块+Datanode信息,下次就不会读取;那么会去该块的第二个
    Datanode地址读取)
    b. 然后去第二个块的最近的Datanode上的进行读取,check后,会关闭与此datanode的通信。
    c. 假如block列表读取完了,文件还未结束,那么FileSystem会从Namenode获取下一批的block的列表。
    (
    当然读操作对于Client端是透明的,感觉就是连续的数据流 )
    3.Client调用FSDataInputStream.close()方法,关闭输入流

  2. 文件写流程

    1.Client调用FileSystem.create(filePath)方法,去与Namenode进行rpc通信, check该路径的文件
    是否存在以及有没有权限创建该文件
    ,假如ok,就创建一个新文件,但是并不关联任何block,返回一
    个FSDataOutputStream对象;(假如not ok,就返回错误信息,所以写代码要try-catch)
    2.Client调用FSDataOutputStream对象的write()方法,会将第一个块写入第一个Datanode,第一个
    Datanode写完传给第二个节点,第二个写完传给第三节点,当第三个节点写完返回一个ack packet给
    第二个节点,第二个返回一个ack packet给第一个节点,第一个节点返回ack packet给
    FSDataOutputStream对象,意思标识第一个块写完,副本数为3;然后剩余的块依次这样写;
    (
    当然写操作对于Client端也是透明的 )
    3.当向文件写入数据完成后,Client调用FSDataOutputStream.close()方法,关闭输出流,flush缓存
    区的数据包;
    4.再调用FileSystem.complete()方法,告诉Namenode节点写入成功。


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HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop生态系统中的一部分,它是一个可伸缩的分布式文件系统,可以在大型集群中存储和处理超大型数据集。下面是HDFS读写流程和原理: 1. 写入流程 (1)客户端向NameNode请求写入文件,NameNode返回一个DataNode列表,客户端接收到后与DataNode进行数据通信。 (2)客户端将数据划分为一个个数据块,并与DataNode建立连接,将数据块写入DataNode。 (3)DataNode接收到数据块后,先将数据写入本地磁盘,然后将数据块复制到其他DataNode上,以实现数据备份。 (4)客户端在写入完数据后,向NameNode发送文件元数据,即文件名、数据块ID、数据块所在的DataNode等信息,NameNode将这些信息保存在内存中,并更新元数据信息。 2. 流程 (1)客户端向NameNode请求文件,NameNode返回一个DataNode列表和对应的数据块位置信息。 (2)客户端与DataNode建立连接,请求数据块,DataNode将数据块返回给客户端。 (3)客户端取完所有数据块后,将数据块组合成完整的文件HDFS的主要原理是数据分片和复制。HDFS将大文件划分为多个数据块,每个数据块默认大小为128MB,每个数据块会复制到多个DataNode上,以实现数据备份和容错。NameNode负责管理文件系统的元数据,包括文件名、文件目录、数据块位置等信息,而DataNode则负责数据块的存储和读写。这种分布式存储方式可以实现高可用性和高可靠性,并且可以通过增加DataNode数量来提高存储和读写性能。
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