Hadoop权威指南_读书笔记_第3章 Hadoop分布式文件系统(下) HDFS的读取与写入流程[面试重点]

一、HDFS的读取流程

• 1.先上一段简单代码，使用FileSystem读取HDFS文件

  // cc FileSystemDoubleCat Displays files from a Hadoop filesystem on standard output twice, by using seek
  import java.net.URI;
  
  import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
  import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
  import org.apache.hadoop.fs.Path;
  import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
  
  // vv FileSystemDoubleCat
  public class FileSystemDoubleCat {
         
  
    public static void main(String[] args) throws Exception {
         
      String uri = args[0];
      
      //Configuration对象封装了客户端或服务器的配置，通过设置配置文件读取类路径来实现
      Configuration conf = new Configuration();
      
      //FileSystem是hadoop通用的文件系统api
      FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
      FSDataInputStream in = null;
      try {
         
        //有了FileSystem实例后，通过调用open()方法获取文件的输入流
  	  //open()方法返回的是FSDataInputStream对象，不是标准的java.io类对象
        in = fs.呢个(new Path(uri));
        IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        in.seek(0); // go back to the start of the file
        IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
      } finally {
         
        IOUtils.closeStream(in);
      }
    }
  }
  // ^^ FileSystemDoubleCat
  

• 2. 客户端读取HDFS文件流程图如下：
  

• 3. 客户端读取HDFS文件流程详解

  • ① 客户端调用 FileSystem 对象的open() 方法 打开要读取的文件。对于HDFS来说，这个对象是DistributedFileSystem的一个实例(图中的步骤1)。
  • ②DistributedFileSystem 通过远程RPC请求调用namenode，确定文件起始块的位置(步骤2) 对于每一个块，namenode会返回存有该块的副本信息（datanode地址）。
  • ③DistributedFileSystem类返回一个FSDataInputStream对象(一个支持定位的输入流)，给客户端读取数据。FSDataInputStream类封装了DFSInputStream对象，客户端对这个输入流调用read( )方法 (步骤3)。
  • ④ DFSInputStream连接距离最近的文件中的第一个datanode。通过对数据流反复调用read()方法，将数据从datanode传输到客户端（步骤4）。
  • ⑤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(步骤5) (注：一个文件比如200M 会分成两个块128M 和 62M，两个文件一般不会在同一个datanode上面存储，当读取完一个块的数据文件时，就要去读取另一个文件块的datanode)
  • ⑥一旦客户端完成读取所有数据，就对FSDataInputStream()调用close()方法(步骤6)

• 4.网络拓扑

  • 两个节点"彼此近邻" 是什么意思？DFSInputStream连接距离最近的datanode，最近距离是怎么定义的？

  • 在海量数据处理中，主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里将两个节点之间的带宽作为距离的衡量标准。 hadoop采用一个简单的方法：把网络看成一棵树，两个节点之间的距离 是 它们到最近共同祖先的距离总和。

  • 针对以下场景，可用带宽依次减少：

    • 同一节点上面的进程
    • 同一机架上的不同节点
    • 同一数据中心不同机架
    • 不同数据中心的节点

    假如有数据中心d1 机架r1 中的节点 n1。改节点可以表示为 /d1/r1/n1。则上述四种表示为

    • distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1) = 0(同一节点上面的进程)
    • distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2) = 2(同一机架上的不同节点)
    • distance(/d1/r1/n1, /d1/r2/n3) = 4(同一数据中心不同机架)
    • distance(/d1/r1/n1, /d2/r3/n4) = 6(不同数据中心的节点)
      
      

二、HDFS的写入流程

• 1.先上代码，将本地文件复制到Hadoop文件系统

  // cc FileCopyWithProgress Copies a local file to a Hadoop filesystem, and shows progress
  import java.io.BufferedInputStream;
  import java.io.FileInputStream;
  import java.io.InputStream;
  import java.io.OutputStream;
  import java.net.URI;
  
  import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
  import org.apache.hadoop.fs.Path;
  import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
  import org.apache.hadoop.util.Progressable;
  
  // vv FileCopyWithProgress
  public class FileCopyWithProgress {
         
    public static void main(String[] args) throws Exception {
         
      String localSrc = args[0];
      String dst = args[1];
      
      InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(localSrc));
      
      Configuration conf = new Configuration();
      FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);
      //create()方法返回FSDataOutputStream
      OutputStream out = fs.create(new Path(dst), new Progressable() {
         
        public void progress() {
         
          System.out.print(".");
        }
      });
      
      IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true);
    }
  }
  // ^^ FileCopyWithProgress
  

• 2.客户端将数据写入HDFS流程图
  
• 客户端将数据写入HDFS流程图

  • ① 客户端通过对DistributedFileSystem 对象调用create()新建文件(步骤1)。

  • ② DistributedFileSystem 对namenode 创建一个RPC调用，在文件的命名空间创建一个新文件，此时文件中还没有相应的数据块(步骤2)。namenode 会执行各种不同的检查，确保这个文件是不存在的以及客户端有新建该文件的权限。检查通过后，namenode 就会为新文件记录一条记录。

  • ③ DistributedFileSystem 向客户端返回一个FSDataOutputStream对象。由此客户端就可以开始写数据(步骤3)。FSDataOutputStream封装了DFSoutPutstream对象，负责处理处理datanode和namenode之间的通信。

  • ④ 客户端写入数据时，DFSOutPutStream 将数据分成一个个的数据包packet，并写入内部队列(数据队列 data queue)。DataStreamer处理数据队列，负责挑选合适存储副本的一组datanode，并据此要求namenode分配新的数据块。这一组datanode构成一个管线pipeline(假设副本数为3)，所以pipeline中有3个节点。 DataStreamer将数据包packet 通过pipeline中的第1个datanode，然后第1个datanode存储改数据包packet后，以同样的方式发给第2个datanode，第2个再发给第3个(步骤4)。

  • ⑤ DFSOutPutStream也维护这一个**“确认队列”(ack queue)，来等待datanode的收到确认回执**。收到管道pipeline中所有的datanode确认消息后，该数据包才会从确认队列删除(步骤5)。

  • ⑥ 客户端完成数据的写入后，对数据流调用close()方法(步骤6)。

  • ⑦ close()方法会将剩余的所有数据写入datanode的线管pipeline中，并告知namenode其文件写入完成之前，等待确认(步骤7)。namenode已经知道文件由哪些块组成(因为Datastreamer 请求分配数据块)，所以namenode在返回成功前只需要等待数据块进行最小量的复制。