Hadoop（六）之HDFS的存储原理（运行原理）
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前言
其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！
一、HDFS读取过程
1）客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。
2）DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode，以确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。
此外，这些datanode根据他们与client的距离来排序（根据网络集群的拓扑）。如果该client本身就是一个datanode，便从本地datanode中读取。
DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream对象给client读取数据，FSDataInputStream转而包装了一个DFSInputStream对象。
3）接着client对这个输入流调用read()。存储着文件开头部分的块的数据节点的地址DFSInputStream随即与这些块最近的datanode相连接。
4）通过在数据流中反复调用read()，数据会从datanode返回client。
5）到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与datanode间的联系，然后为下一个块找到最佳的datanode。client端只需要读取一个连续的流，这些对于client来说都是透明的。
6）在读取的时候，如果client与datanode通信时遇到一个错误，那么它就会去尝试对这个块来说下一个最近的块。它也会记住那个故障节点的datanode，以保证不会再对之后的块进行徒劳无益的尝试。
client也会确认datanode发来的数据的校验和。如果发现一个损坏的块，它就会在client试图从别的datanode中读取一个块的副本之前报告给namenode。
7）这个设计的一个重点是，client直接联系datanode去检索数据，并被namenode指引到块中最好的datanode。因为数据流在此集群中是在所有datanode分散进行的。
所以这种设计能使HDFS可扩展到最大的并发client数量。同时，namenode只不过提供块的位置请求（存储在内存中，十分高效），不是提供数据。否则如果客户端数量增长，namenode就会快速成为一个“瓶颈”。
注意：
这里HdfsDataInputStream是FSDataInputStream的子类，这里是通过子类创建父类对象。
二、HDFS的写入过程
1）客户端通过在DistributedFileSystem中调用create()来创建文件。
2）DistributedFileSystem 使用RPC去调用namenode，在文件系统的命名空间创一个新的文件，没有块与之相联系。
namenode执行各种不同的检查（这个文件存不存在，有没有权限去写，能不能存的下这个文件）以确保这个文件不会已经存在，并且在client有可以创建文件的适当的许可。
如果检查通过，namenode就会生成一个新的文件记录；否则，文件创建失败并向client抛出一个IOException异常。
分布式文件系统返回一个文件系统数据输出流，让client开始写入数据。就像读取事件一样，文件系统数据输出流控制一个DFSOutputStream，负责处理datanode和namenode之间的通信。
3）在client写入数据时，DFSOutputStream将它分成一个个的包，写入内部的队列，成为数据队列。数据队列随数据流流动，数据流的责任是根据适合的datanode的列表要求这些节点为副本分配新的块。
这个数据节点的列表形成一个管线——假设副本数是3，所以有3个节点在管线中。
4）数据流将包分流给管线中第一个的datanode，这个节点会存储包并且发送给管线中的第二个datanode。同样地，第二个datanode存储包并且传给管线中的第三个数据节点。
5）DFSOutputStream也有一个内部的包队列来等待datanode收到确认，成为确认队列。一个包只有在被管线中所有的节点确认后才会被移除出确认队列。如果在有数据写入期间，datanode发生故障，
则会执行下面的操作，当然这对写入数据的client而言是透明的。首先管线被关闭，确认队列中的任何包都会被添加回数据队列的前面，以确保故障节点下游的datanode不会漏掉任意一个包。
为存储在另一正常datanode的当前数据块制定一个新的标识，并将该标识传给namenode，以便故障节点datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块。
从管线中删除故障数据节点并且把余下的数据块写入管线中的两个正常的datanode。namenode注意到块复本量不足时，会在另一个节点上创建一个新的复本。
后续的数据块继续正常接收处理。只要dfs.replication.min的副本（默认是1）被写入，写操作就是成功的，并且这个块会在集群中被异步复制，直到其满足目标副本数（dfs.replication 默认值为3）。
6）client完成数据的写入后，就会在流中调用close()。
7）在向namenode节点发送完消息之前，此方法会将余下的所有包放入datanode管线并等待确认。
namenode节点已经知道文件由哪些块组成（通过Data streamer 询问块分配），所以它只需在返回成功前等待块进行最小量的复制。
8）补充说明——复本的布局：Hadoop的默认布局策略是在运行客户端的节点上放第1个复本（如果客户端运行在集群之外，就随机选择一个节点，不过系统会避免挑选那些存储太满或太忙的节点。）
第2个复本放在与第1个复本不同且随机另外选择的机架的节点上（离架）。第3个复本与第2个复本放在相同的机架，且随机选择另一个节点。其他复本放在集群中随机的节点上，不过系统会尽量避免相同的机架放太多复本。
三、通过实例说明HDFS的读写操作
3.1、写入操作
前提：
有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
步骤：
1） Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
2） Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
3） NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
4）client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程：
第一步：将64M的block1按64k的package划分;
第二步：然后将第一个package发送给host2;
第三步：host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；
第四步：host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
第五步：以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
第六步：host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
第七步：client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
第八步：发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。
第九步：发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
第十步：client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析：
通过写过程，我们可以了解到：
1）写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
2）在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。
如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
3）挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。
3.2、读取操作
读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么，读操作流程为：
1）client向namenode发送读请求。
2）namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
3）block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；
上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：优选读取本机架上的数据。
四、图解HDFS的读取写入过程
以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理
4.1、角色出演
如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下：
Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。
Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。
Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
4.2、读取操作
1）用户需求
HDFS采用的是“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。
2）先联系元数据节点
3）下载数据
数据存储已经按照客户端与DataNode节点之间的距离进行了排序，距客户端越近的DataNode节点被放在最前面，客户端会优先从本地读取该数据块。
3.2、写入操作
1）发送写数据请求
HDFS中的存储单元是block。文件通常被分成64或128M一块的数据块进行存储。与普通文件系统不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。
2）文件切分
3）DN分配
4）数据写入
5）写入完成
6）角色定位
