hdfs架构以及读写流程

前言

HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的，可进行扩展的文件存储与传递系统。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和 存储空间。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。即使系统中有某些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作 而不会有数据损失。

一、HDFS体系结构

1、Namenode 
Namenode是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表, 接收用户的操作请求。 
文件包括： 
①fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。 
②edits:操作日志文件。 
③fstime:保存最近一次checkpoint的时间 
以上这些文件是保存在linux的文件系统中。通过hdfs-site.xml的dfs.namenode.name.dir属性进行设置。

查看NameNode的fsimage与edits内容 
这个两个文件中的内容使用普通文本编辑器是无法直接查看的，幸运的是hadoop为此准备了专门的工具用于查看文件的内容，这些工具分别为oev和oiv，可以使用hdfs调用执行。

启动服务器：bin/hdfs oiv -i 某个fsimage文件

bash$ bin/hdfs oiv -i fsimage 
14/04/07 13:25:14 INFO offlineImageViewer.WebImageViewer: WebImageViewer started. 
Listening on /127.0.0.1:5978. Press Ctrl+C to stop the viewer.

查看内容：bin/hdfs dfs -ls -R webhdfs://127.0.0.1:5978/

bash$ bin/hdfs dfs -ls webhdfs://127.0.0.1:5978/ 
Found 2 items 
drwxrwx–* - root supergroup 0 2014-03-26 20:16 webhdfs://127.0.0.1:5978/tmp 
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-03-31 14:08 webhdfs://127.0.0.1:5978/user

导出fsimage的内容：bin/hdfs oiv -p XML -i 
tmp/dfs/name/current/fsimage_0000000000000000055 -o fsimage.xml

bash$ bin/hdfs oiv -p XML -i fsimage -o fsimage.xml 
0000055 -o fsimage.xml

查看edtis的内容：bin/hdfs oev -i 
tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000000057-0000000000000000186 -o edits.xml

bash$ bin/hdfs oev -i 
tmp/dfs/name/current/edits_0000000000000000057-0000000000000000186 -o edits.xml

2、Datanode 
提供真实文件数据的存储服务。 
文件块（ block）： 最基本的存储单位。 
对于文件内容而言，一个文件的长度大小是size，那么从文件的０偏移开始，按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block。 HDFS默认Block大小是128MB， 因此，一个256MB文件，共有256/128=2个Block. 
与普通文件系统不同的是，在 HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 
Replication：多复本。默认是三个。通过hdfs-site.xml的dfs.replication属性进行设置。

二、数据存储操作

1、数据存储： block 
默认数据块大小为128MB，可配置。若文件大小不到128MB，则单独存成一个block。 
为何数据块如此之大？ 
数据传输时间超过寻道时间（高吞吐率） 
一个文件存储方式？ 
按大小被切分成若干个block，存储到不同节点上，默认情况下每个block有三个副本。 
 
HDFS Block的设计理念：一个文件由哪些块组成。一个块存储在哪些节点上。好处：易于分摊到各个节点。如下：

block1:node1,node2,node3 
block2:node2,node3,node4 
block3:node4,mode5,node6 
block4:node5,node6.node7

2、数据存储： staging 
HDFS client上传数据到HDFS时，首先，在本地缓存数据，当数据达到一个block大小时，请求NameNode分配一个block。 NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client。 HDFS client会直接和DataNode通信，把数据写到DataNode节点一个block文件中。

3、数据存储：读文件操作 
 
1.首先调用FileSystem对象的open方法，其实是一个DistributedFileSystem的实例。

2.DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一批block的locations，同一个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.前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装DFSInputStream对象，DFSInputStream可 以方便的管理datanode和namenode数据流。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block的locations，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。 
如果在读数据的时候， DFSInputStream和datanode的通讯发生异常，就会尝试正在读的block的排序第二近的datanode,并且会记录哪个 datanode发生错误，剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。 DFSInputStream也会检查block数据校验和，如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点，然后 DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像。

该设计就是客户端直接连接datanode来检索数据并且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，这些信息都加载在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。

4、数据存储：写文件操作 

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。

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akc 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，正在写的block对客户端是不可见的，只有 调用sync方法，客户端才确保该文件的写操作已经全部完成，当客户端调用close方法时，会默认调用sync方法。是否需要手动调用取决你根据程序需 要在数据健壮性和吞吐率之间的权衡。