HDFS写数据流程

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了HDFS写数据流程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 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(ack响应)

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.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的packet,然后排成队 列data quene(数据队列)。

4.DataStreamer会去处理接受data quene,它先询问namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里(比如重复数是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 quene,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ack quene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)为了防止防止丢包ack quene里的packet会同步到data quene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把文件标视为已完成。

注意:客户端执行write操作后,写完的block才是可见的(注:和下面的一致性所对应),正在写的block对客户端

#### 网络拓扑

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)

#### 机架感知

- 官方ip地址:

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

- 低版本Hadoop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不相同机架的随机节点上。

第三个副本和第二个副本位于相同机架,节点随机。

- 高副本节点选择

​ 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。

以上是关于HDFS写数据流程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

HDFS的写数据流程以及异常写数据流程

HDFS数据流——写数据流程

浅谈HDFS写数据流程的核心架构设计(上)

Hadoop--04---HDFS_02----读写流程

Hadoop之HDFS读写流程

HDFS 的写数据流程