【Juicy-Bigdata】Hadoop之HDFS读写数据分析

RPC原理分析及应用

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RPC接口分析

  • ClientProtocol: HDFS客户端与NameNode通信的接口
  • DatanodeProtocol： DataNode与NameNode通信的接口
  • NamenodeProtocol：SecondaryNameNode与NameNode通信的接口

HDFS写数据过程

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  1. Client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯**（ClientProtocol）**。 NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传

  2. Client请求第一个block该传输那几个DataNode服务器上

  3. NameNode根据配置文件中指定的备份数量以及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode地址：A，B，C

    Hadoop 在设计时考虑到数据的安全与高效， 数据文件默认在HDFS 上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份

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  4. Clien请求3个DataNode中的A上传数据，通过RPC**（DatanodeProtocol）**建立pipeline。A收到请求后会继续调用B，然后B调用C，将整个通信管线建立。然后逐级应答客户端

  5. Client开始往A上传第一个Block（从磁盘读取放到本地内存缓存），以packet（64k)为单位，A收到一个packet就会传给B ,B 传给C。A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

  6. 在pipeline的反方向上，逐个发送ack，最终由pipeline中的第一个节点A将Pipelineack发送给client

  7. 一个block传输完成后，client再次请求第二个block，重复2-7.

HDFS读数据过程

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  1. Client向NameNode发送RPC请求，确定请求文件block所在的位置
  2. NameNode返回文件的block列表。对每个block，返回包括该副本的DataNode地址。这些DN地址会按照集群拓扑结构得出与客户端的距离，然后进行排序。1. 距离近的靠前 2. 心跳机制中超时汇报靠后
  3. Client选取靠前的DataNode来读取block，或者就是自己
  4. 底层上本质是建立Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类DataInputStream 的read 方法，直到这个块上的数据读取完毕；
  5. 当读完列表的block 后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的block 列表；
  6. 读取完一个block 都会进行checksum 验证，如果读取DataNode 时出现错误，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block 副本的DataNode 继续读
  7. read 方法是并行的读取block 信息，不是一块一块的读取；NameNode 只是返回Client 请求包含块的DataNode 地址，并不是返回请求块的数据；
  8. 最终读取的所有block合并为一个文件