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HDFS的数据流
1 HDFS写数据流程
1.1 剖析文件写入
1）客户端向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 网络拓扑概念
在本地网络中，两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思？在海量数据处理中，其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
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。
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0（同一节点上的进程）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点）
Distance(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6（不同数据中心的节点）
1.3 机架感知（副本节点选择）
1.3.1 官方地址
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html
1.3.2 低版本Hadoop复本节点选择
- 第一个复本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
- 第二个复本和第一个复本位于不相同机架的随机节点上。
- 第三个复本和第二个复本位于相同机架，节点随机。
1.3.3 Hadoop2.7.2副本节点选择
- 第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
- 第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。
- 第三个副本位于不同机架，随机节点。
1.3.4 自定义机架感知
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（0）环境准备
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（a）数据节点的量
[rack1]：hadoop102、hadoop103
[rack2]：hadoop104、hadoop105
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（b）增加一个数据节点
（1）克隆一个节点
（2）启动新节点
（3）修改克隆的ip和主机名
（4）在hadoop102上ssh到新节点
（5）修改xsync.sh和xcall.sh文件
（6）修改hadoop102 slaves文件，再分发
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（1）创建类实现DNSToSwitchMapping接口
public class MyDNSToSwichMapping implements DNSToSwitchMapping { // 传递的是客户端的ip列表，返回机架感知的路径列表 public List<String> resolve(List<String> names) { ArrayList<String> lists = new ArrayList<String>(); if (names != null && names.size() > 0) { for (String name : names) { int ip = 0; // 获取ip地址 if (name.startsWith("hadoop")) { String no = name.substring(6); // hadoop102 ip = Integer.parseInt(no); } else if (name.startsWith("192")) { // 192.168.10.102 ip = Integer.parseInt(name.substring(name.lastIndexOf(".") + 1)); } // 定义机架 if (ip < 104) { lists.add("/rack1/" + ip); } else { lists.add("/rack2/" + ip); } } } // 把ip地址打印出来 try { FileOutputStream fos = new FileOutputStream("/home/atguigu/name.txt"); for (String name : lists) { fos.write((name + " ").getBytes()); } fos.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return lists; } public void reloadCachedMappings() { } public void reloadCachedMappings(List<String> names) { } } -
（2）配置core-site.xml
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默认的：
<!-- Topology Configuration --> <property> <name>net.topology.node.switch.mapping.impl</name> <value>org.apache.hadoop.net.ScriptBasedMapping</value> </property> -
配置后的
<!-- Topology Configuration --> <property> <name>net.topology.node.switch.mapping.impl</name> <value>com.atguigu.hdfs.MyDNSToSwichMapping</value> </property>
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（3）分发core-site.xml
xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml -
（4）编译程序，打成jar，分发到所有节点的hadoop的classpath下
cd /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib xsync MyDNSSwitchToMapping.jar -
（5）重新启动集群
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（6）在名称节点hadoop103主机上查看名称
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（7）查看结果
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（1）在hadoop105节点上传文件到hdfs文件系统，查看复本存放位置
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（2）在hadoop102节点上传文件到hdfs文件系统，查看复本存放位置
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（3）结论
第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。
第三个副本位于不同机架，随机节点。
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2 HDFS读数据流程
1）客户端向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放入流，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。
3 一致性模型
3.1 debug调试如下代码
@Test
public void writeFile() throws Exception{
// 1 创建配置信息对象
Configuration configuration = new Configuration();
fs = FileSystem.get(configuration);
// 2 创建文件输出流
Path path = new Path("hdfs://hadoop102:8020/user/atguigu/hello.txt");
FSDataOutputStream fos = fs.create(path);
// 3 写数据
fos.write("hello".getBytes());
// fos.flush();
fos.hflush();
//
// fos.write("welcome to atguigu".getBytes());
// fos.hsync();
fos.close();
}
3.2 总结
- 写入数据时，如果希望数据被其他client立即可见，调用如下方法
- FsDataOutputStream.hflus(); //清理客户端缓冲区数据，被其他client立即可见
- FsDataOutputStream.hsync(); //清理客户端缓冲区数据，被其他client不能立即可见