Hadoop权威指南:HDFS-数据流
Hadoop权威指南:HDFS-数据流
剖析文件读取
- 客户端通过调用
FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说, 这个对象是分布式文件系统的一个实例 DistributedFiltSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.
- 对于每一个块,
namenode返回存有该块副本的datanode的地址,这些datanode根据它们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑) DistributedFileSystem类返回一个FSDataInputStream对象(一个支持文件定位的输入流)给客户端并读取数据FSDataInputStream类转而封装DFSInputStream对象, 该对象管理着datanode和namenode的 I/O操作.
- 接着, 客户端对这个输入流调用read()方法
- 存储着文件起始几个块的
datanode地址的DFSInputStream随即连接距离最近的datanode, 通过对数据流反复调用read()方法, 可以将数据从datanode传输到客户端 - 到达块的末端时,
DFSInputStream关闭与该datanode的连接, 然后寻找下一个块的最佳datanode
客户端只需要读取连续的流,并且对于客户端都是透明的
- 客户端从流中读取数据时,块是按照打开
DFSInputStream与datanode新建连接的顺序读取的.一旦客户端完成读取,就对FSDataInputStream调用cloase()方法
几点说明
- 在读取数据的时候,如果
DFSInputStream与datanode通讯时遇到错误,会尝试从这个块的另外一个最邻近datanode读取数据,也会记住那个故障datanode namenode告知客户端每个块中最佳的datanode, 并让客户端直接连接到该datanode检索数据namenode只需要相应块位置的请求(这些信息储存在内存中)
剖析文件写入
- 客户端通过对
DistributedFileSystem对象调用create()函数来新建文件 DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用, 在文件系统的命名空间中新建一个文件, 此时该文件中还没有相应的数据块namenode检查文件是否存在及客户端是否有该文件的权限
- 检查通过,
namenode就会为创建新文件记录一条记录 - 否则,文件创建失败,并向客户端抛出一个
IOException异常
-
DistributedFileSystem向客户端返回一个FSDataOutputStream对象,由此客户端可以开始写入数据FSDataOutputStream封装一个DFSOutputStream对象, 该对象负责处理
datanode和namenode之间的通讯 -
在客户端写入数据时,
DFSOutputStream将它分成一个个的数据包, 并写入内部队列, 称为 "数据队列".DataStreamer处理数据队列,它的责任是根据datanode列表来要求namenode分配适合的新块来储存数据副本 -
客户端完成数据的写入后, 对数据流调用
close()方法,该操作将剩余的所有数据包写入datanode管线,并在联系到namenode且发送文件写入完成信号之前,等待确认 -
namenode已经知道文件由哪些块组成(通过DataStreamer请求分配数据块),所以它在返回成功前只需等待数据块进行最小量复制
一致模型
文件系统的一致模型(coherency model)描述了文件读写的数据可见性,HDFS为性能牺牲了一些POSIX要求
- 新建一个文件之后,能在文件系统的命名空间中立即可见, 但是文件的内容不保证能立即可见,及时数据流已经刷新(
out.flush())并存储 - 当前正在写入的块对其他reader不可见,HDFS提供一个方法来使所有缓存与数据节点强行同步,即对
FSDataOutputStream调用sync()方法.当sync()方法返回成功后,对所有新的reader而言,HDFS能保证文件中到目前为止写入的数据均到达所有datanode的写入管道并且对所有新的reader均可见
Path p = new Path("p");
FSDataOutputStream out = fs.create(p);
out.write("content".getBytes("UTF-8"));
out.flush();
out.sync();
- 在HDFS中关闭文件其实还隐含执行
sync()方法
如果不调用sync()方法,在客户端或系统发生故障时可能还丢失数据块
