06、Hadoop框架HDFS读写流程

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HDFS读写流程

FileSystem

fileSystem是使用java代码操作hdfs的api接口

文件操作

• create写文件
• open读取文件
• delete删除文件

目录操作

• mkdirs创建目录
• delete删除文件或目录
• listStatus列出目录的内容
• getFileStatus 显示文件系统的目录和文件的元数据信息
• getFileBlockLocations显示文件存储位置

Client读取多副本文件过程

Remote Procedure Call

• RPC——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
• RPC采用客户机(client)/服务器(server)模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息的到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
• hadoop的整个体系结构就是构建在RPC之上的(见org.apache.hadoop.ipc)。

HDFS中的block、packet、chunk

• 1、Block

  这个大家应该知道，文件上传前需要分块，这个块就是block，一般为128MB，当然你可以去改，不顾不推荐。因为块太小：寻址时间占比过高。块太大：Map任务数太少，作业执行速度变慢。它是最大的一个单位。

• 2、Packet

  packet是第二大的单位，它是client端向DataNode，或DataNode的PipLine之间传数据的基本单位，默认64KB。

• 3、Chunk

  chunk是最小的单位，它是client向DataNode，或DataNode的PipLine之间进行数据校验的基本单位，默认512Byte，因为用作校验，故每个chunk需要带有4Byte的校验位。所以实际每个chunk写入packet的大小为516Byte。由此可见真实数据与校验值数据的比值约为128 : 1。（即64*1024 / 512）
  例如，在client端向DataNode传数据的时候，HDFSOutputStream会有一个chunk buff，写满一个chunk后，会计算校验和并写入当前的chunk。之后再把带有校验和的chunk写入packet，当一个packet写满后，packet会进入dataQueue队列，其他的DataNode就是从这个dataQueue获取client端上传的数据并存储的。同时一个DataNode成功存储一个packet后之后会返回一个ack packet，放入ack Queue中。

数据存储：读文件

• 1、client访问NameNode，查询元数据信息，获得这个文件的数据块位置列表，返回输入流对象。
• 2、就近挑选一台datanode服务器，请求建立输入流。
• 3、DataNode向输入流中中写数据，以packet为单位来校验。
• 4、关闭输入流

读文件流程分析

• 1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实是一个DistributedFileSystem的实例。
• 2、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。
• 3、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。
• 4、数据从datanode源源不断的流向客户端。
• 5、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。
• 6、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。
• 7、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。
• 8、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。

数据存储：写文件

• 1、客户端向NameNode发出写文件请求。
• 2、检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查，直接先将操作写入EditLog，并返回输出流对象。
• 3、client端按128MB的块切分文件。
• 4、client将NameNode返回的分配的可写的DataNode列表和Data数据一同发送给最近的第一个DataNode节点，此后client端和NameNode分配的多个DataNode构成pipeline管道，client端向输出流对象中写数据。client每向第一个DataNode写入一个packet，这个packet便会直接在pipeline里传给第二个、第三个…DataNode。
• 5、每个DataNode写完一个块后，会返回确认信息。
• 6、写完数据，关闭输输出流。
• 7、发送完成信号给NameNode。

注：发送完成信号的时机取决于集群是强一致性还是最终一致性，强一致性则需要所有DataNode写完后才向NameNode汇报。
最终一致性则其中任意一个DataNode写完后就能单独向NameNode汇报，HDFS一般情况下都是强调强一致性.

写文件流程分析

• 1、客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件。
• 2、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。
• 3、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。
• 4、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。
• 5、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。
• 6、客户端完成写数据后调用close方法关闭写入流。
• 7、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。

hdfs的HA （高可用）

zk：指zookeeper，负责协调，监控

HA的failover原理

• HDFS的HA，指的是在一个集群中存在两个NameNode，分别运行在独立的物理节点上。在任何时间点，只有一个NameNodes是处于Active状态，另一种是在Standby状态。 Active NameNode负责所有的客户端的操作，而Standby NameNode用来同步Active NameNode的状态信息，以提供快速的故障恢复能力。
• 为了保证Active NN与Standby NN节点状态同步，即元数据保持一致。除了DataNode需要向两个NN发送block位置信息外，还构建了一组独立的守护进程”JournalNodes”,用来同步Edits信息。当Active NN执行任何有关命名空间的修改，它需要持久化到一半以上的JournalNodes上。而Standby NN负责观察JNs的变化，读取从Active NN发送过来的Edits信息，并更新自己内部的命名空间。一旦ActiveNN遇到错误，Standby NN需要保证从JNs中读出了全部的Edits，然后切换成Active状态。

使用HA的时候，不能启动SecondaryNameNode，会出错。

HDFS的federation

• HDFS Federation设计可解决单一命名空间存在的以下几个问题： - 1、 HDFS集群扩展性。多个NameNode分管一部分目录，使得一个集群可以扩展到更多节点，不再像1.0中那样由于内存的限制制约文件存储数目。- 2、性能更高效。多个NameNode管理不同的数据，且同时对外提供服务，将为用户提供更高的读写吞吐率。- 3、良好的隔离性。用户可根据需要将不同业务数据交由不同NameNode管理，这样不同业务之间影响很小。

federation架构图-1

federation架构图-2

hdfs常见问题

• 集群启动失败 - 查看日志
• hdfs文件无法操作 - 一般是因为处于安全模式下- 离开安全模式：hdfs dfsadmin -safemode leave- 进入安全模式：hdfs dfsadmin -safemode enter- 查看安全模式：hdfs dfsadmin -safemode get

到底啦！觉得靓仔的文章对你学习Hadoop有所帮助的话，一波三连吧！q(≧▽≦q)