A-A+

从零学习Hadoop之文件在HDFS中的读取和写入

2016年04月09日 Hadoop 暂无评论阅读 692 views 次

在《从零学习Hadoop之Hadoop的RPC机制》中介绍了Hadoop的RPC机制，本文接着讲述文件是如何在HDFS中进行读取和写入的，注意其中使用到RPC的地方。

文件的读取

客户端以及与之交互的HDFS、NameNode、DataNode的读取数据流如下图所示：

HDFS-read

文件读取的过程如下：

使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的NameNode发起RPC请求。
NameNode会视情况返回文件的部分或者全部Block列表，对于每个Block，NameNode都会返回该Block副本的DataNode地址。
客户端开发库Client会选取客户端最接近的DataNode来读取Block；如果客户端本身就是DataNode，将从本地直接读取数据，就近原则。
读取完当前Block的数据后，关闭当前的DataNode连接，并为读取下一个Block寻找最佳的DataNode。
当读完列表的Block后，且文件读取还没有结束，客户端开发库会继续向NameNode获取下一批Block列表。
读取完一个Block都会进行Checksum验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知NameNode，然后从下一个拥有该Block复制的DataNode继续读。

客户端以及与之交互的HDFS、NameNode、DataNode的写数据流如图所示：

HDFS-write

写入文件的过程比读取复杂，步骤如下：

使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的NameNode发起RPC请求。
NameNode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功会文件创建一个记录，否者会让客户端抛出异常。
当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packet，并在内部以数据队列（data queue）的形式管理这些packet，并向NameNode申请新的Block，获取用来存储replicas的合适的DataNode列表，列表的大小根据在NameNode中对replication的设置而定。
开始以管道（pipeline）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把packet以流的方式写入第一个DataNode，该DataNode把packet存储之后，再将其传递给在此管道中的写一个DataNode，直到最后一个DataNode，这种写数据的方式呈流水线的形式。
最后一个DataNode成功存储之后会返回一个ask packet，在管道里传递至客户端，在客户端的开发库中维护着ask queue，成功收到DataNode返回的ask packet后会从ask queue移除相应的packet。
如果传输过程中有某个DataNode出现了故障，当前的管道会被关闭，出现故障的DataNode会从当前管道中移除，剩余的Block会继续剩下的DataNode中继续以管道的形式传输，同时NameNode会分配一个新的DataNode，保持replicas设定的数量。