Hadoop_HDFS文件读写代码流程解析和副本存放机制

冷不防 2022-06-17 14:00 323阅读 0赞

Hadoop学习笔记总结

# 01.RPC(远程过程调用) #

### 1. RPC概念 ###

远程过程指的不是同一个进程的调用。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。  
不能直接拿到远程机器的服务实例：比如loginController拿不到另一台主机loginService的实例，需要远程调用。一种实现：如Soap（http+xml）

> 1.  RPC至少有两个过程。调用方(client)，被调用方(server)。
> 2.  client主动发起请求，调用指定ip和port的server中的方法，把调用结果返回给client。
> 3.  客户端调用服务端的方法，意味着调用服务端的对象中的方法。
> 4.  如果服务端的对象允许客户端调用，那么这个对象必须实现接口。
> 5.  如果客户端能够调用到服务端对象的方法，那么这些方法一定位于对象的接口中。
> 6.  RPC是hadoop构建的基础。

### 2. 在Hadoop上的应用例子 ###

NameNode和DataNode之间通信，进程间的远程调用。

> 1.  客户端获取NameNode的文件信息。（如客户端获取元数据信息，就是客户端通过RPC获得代理对象，调用NameNode的方法）
> 2.  客户端写副本到DataNode，只写一个，其余的副本都是NameNode告诉DataNode去复制。
> 3.  DataNode和NameNode之间的心跳机制；DataNode定期汇报给NameNode自身的block信息（主要是当某个block损坏时，NameNode需要在元数据中更新副本信息）

hadoop和hbase中的大部分服务都是通过hadoop.ipc.RPC这个类来实现的。hadoop.ipc.RPC类中有两个重要的函数RPC.Builder和getProxy。RPC.Builder通过接口协议实现的实体来获取真正的server，getProxy获取远程访问的本地代理。

# 02.FileSystem数据流 #

### 1. 剖析文件读取 ###

从HDFS读取到本地代码

Configuration conf = new Configuration();
    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9000/");
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    FSDataInputStream is = fs.open(new Path(……));
    FileOutputStream os = new FileInputStream("D:/test.txt");

![612168-20161205171329616-1510741477.png][]

> FileSystem.get()方法
> 
> 1.  FileSystem.get(conf)获取文件对象的实例对象。通过配置文件的conf信息判断，返回一个DistributedFileSystem的class，再通过反射DistributedFileSystem的实例并返回。
> 2.  DistributedFileSystem中有一个成员DFSClient，这个成员在初始化时，就是初始化自己的ClientProtocal代理对象（名称就是namenode），ClientProtocal是使用RPC框架和NN通信的客户端代理对象。

FileSystem.open(path)过程  
![612168-20161205164211866-687514434.png][]

> 1.  首先调用FileSystem对象的open方法，其实DistributedFileSystem实例的DFSClient成员在调用open().
> 2.  DistributedFileSystem通过rpc（上述：DFSClient中的namenode代理）获得文件的第一批个block的locations，同一block按照重复数会返回多个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.  fs.open()方法，返回文件系统输入流FSDataInputStream，该对象会被封装成DFSInputStream对象，这个类管理着DataNode和NameNode的I/O。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。

以下是代码实现过程  
![612168-20161205164235179-598966219.png][]  
Ps：客户端直接连接datanode来读取数据，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，这些元数据都加载在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。

### 2. 剖析文件写入 ###

步骤  
新建一个文件，把数据从客户端写入，最后关闭文件。

> 1.  过程和读取类似，通过FileSystem的实例对象DistributedFileSystem.create()返回FSDataOutputStream，其中的ClientProtocal代理对象就是对NameNode的RPC调用.
> 2.  在文件系统命名空间创建一个文件，NameNode通过各项检查确保这个文件不存在和客户端创建权限。和之前相似，FSDataOutputStream封装着一个DFSOutputStream,负责DataNode和NameNode的通信。
> 3.  DFSOutputStream会将数据分成一个个数据包，写入内部队列，DataStream处理数据队列，它的责任是根据DataNode列表来要求NameNode分配合适的新块来存储数据副本。dataStream将数据包流式传输到一个DataNode中，这个DataNode会传输到别的DataNode中。  
>     详细过程参考博客《[http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9065667][http_blog.csdn.net_lastsweetop_article_details_9065667]》

# 03.复本的存放 #

NameNode节点选择一个datanode节点去存储block副本得过程就叫做副本存放，这个过程的策略其实就是在可靠性和读写带宽间得权衡。

> 《Hadoop权威指南》中的默认方式：
> 
> 1.  第一个复本会随机选择，但是不会选择存储过满的节点。
> 2.  第二个复本放在和第一个复本不同且随机选择的机架上。
> 3.  第三个和第二个放在同一个机架上的不同节点上。
> 4.  剩余的副本就完全随机节点了。

复本为3的系统管线：  
![612168-20161205164254022-1389069970.png][]  
可以看出这个方案比较合理：  
1.可靠性：block存储在两个机架上  
2.写带宽：写操作仅仅穿过一个网络交换机  
3.读操作：选择其中得一个机架去读  
4.block分布在整个集群上。

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[http_blog.csdn.net_lastsweetop_article_details_9065667]: http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9065667
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