从HDFS的写入和读取中，我们能学习到什么

最近开发过程涉及了一些和文件读取有关的问题，于是对hdfs的读取机制感到兴趣，顺便深入学习了1下。

写入

客户端向NameNode发出写文件请求，告诉需要写的文件名和路径、用户

NameNode检查是否已存在文件、检查权限。如果通过，会返回一个输出流对象

注意此时会按照“日志先行“原则，写入NameNode的editLog

客户端按照128MB的大小切分文件。 也就是block大小

客户端把nameNode传来的DataNode列表和Data数据一同发送给 最近的第一个DataNode节点。

第一个dataNode节点收到数据和DataNode列表时， 会先根据列表，找到下一个自己要连接的最近DataNode， 删除自己后，再一样往下发。以此类推，发完3台或者N台。

传输单位是packet，包，比block小一点。

dataNode每写完一个block块， 则返回ACK信息给上一个节点进行确认。（注意是写完block才确认）

写完数据， 关闭输出流， 发送完成信息给DataNode

写过程的核心总结：

客户端只向一个dataNode写数据，然后下一个dataNode接着往另一个dataNode写，串联起来。

按128MB分block。 每次传数据按pack传。 校验按照chunk 校验，每次chunk都会写入pack。

写完block才发ACK确认。

Q: NameNode的editlog有什么用？怎么起作用的？

A:

作用：

硬盘中需要有一份元数据的镜像——FSImage

每次要修改元数据就信息时，必须得改文件（hdfs没有数据库）

可能会比较久，改的时候如果断电了，就丢失这个操作了

为了避免丢失，引入editlog，每次修改元数据前，先追加方式写入editlog， 然后再处理，这样即使断电了也能修复。

一般都是那些更改操作有断开风险，为了确保能恢复，都会引入这类操作。

Q: 什么时候发送完成信号？ 全部节点都写入完成吗

A:

发送完成信号的时机取决于集群是强一致性还是最终一致性，强一致性则需要所有DataNode写完后才向NameNode汇报。最终一致性则其中任意一个DataNode写完后就能单独向NameNode汇报，HDFS一般情况下都是强调强一致性

Q: 怎么验证写入时的数据完整性？

A:

因为每个chunk中都有一个校验位，一个个chunk构成packet，一个个packet最终形成block，故可在block上求校验和。

当客户端创建一个新的HDFS文件时候，分块后会计算这个文件每个数据块的校验和，此校验和会以一个隐藏文件形式保存在同一个 HDFS 命名空间下。就是.meta文件

当client端从HDFS中读取文件内容后，它会检查分块时候计算出的校验和（隐藏文件里）和读取到的文件块中校验和是否匹配，如果不匹配，客户端可以选择从其他 Datanode 获取该数据块的副本。

Q: 写入时怎么确定最近节点？

A:

按照按照hadoop时设置的机架、数据中心、节点来估算

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）

读取

读取就比较简单了，没有那种复杂的串行过程。NameNode直接告诉客户端去哪读就行了。

client访问NameNode，查询元数据信息，获得这个文件的数据块位置列表，返回输入流对象。

就近挑选一台datanode服务器，请求建立输入流 。

DataNode向输入流中中写数据，以packet为单位来校验。

关闭输入流

Java 可信智能计算服务 TICS 大数据 数据库 智能数据

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。