HDFS的读写流程

1 HDFS写数据流程

1.1 剖析文件写入

在这里插入图片描述

(1)客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。
(2)NameNode返回是否可以上传。
(3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。
(4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1、dn2、dn3。
(5)客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成。
(6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
(7)客户端开始往dn1上传第一个Block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以Packet为单位,dn1收到一个Packet就会传给dn2,dn2传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
(8)当一个Block传输完成之后,客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。(重复执行3-7步)。

1.2 网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中,NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢?
节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
在这里插入图片描述

例如,假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记,这里给出四种距离描述。
大家算一算每两个节点之间的距离。
在这里插入图片描述

1.3 机架感知(副本存储节点选择)
1)机架感知说明

(1)官方说明

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s
placement policy is to put one replica on the local machine if the
writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another
replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a
different node in the same remote rack. This policy cuts the
inter-rack write traffic which generally improves write performance.
The chance of rack failure is far less than that of node failure; this
policy does not impact data reliability and availability guarantees.
However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when
reading data since a block is placed in only two unique racks rather
than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly
distribute across the racks. One third of replicas are on one node,
two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly
distributed across the remaining racks. This policy improves write
performance without compromising data reliability or read performance.

(2)源码说明
Crtl + n 查找BlockPlacementPolicyDefault,在该类中查找chooseTargetInOrder方法。

2)Hadoop3.1.3副本节点选择

在这里插入图片描述

2. HDFS读数据流程

在这里插入图片描述

(1)客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode通过查询元数据,找到文件块所在的DataNode地址。
(2)挑选一台DataNode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。
(3)DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以Packet为单位来做校验)。
(4)客户端以Packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

HDFSHadoop 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. 读取流程 (1)客户端向NameNode请求读取文件,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)客户端读取完所有数据块后,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值