读文件时内部工作机制参看下图:
客户端通过调用FileSystem对象(对应于HDFS文件系统,调用DistributedFileSystem对象)的open()方法来打开文件(也即图中的第一步),DistributedFileSystem通过RPC(Remote
Procedure
Call)调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置(第二步)。对每一个block来说,namenode返回拥有此block备份的所有namenode的地址信息(按集群的拓扑网络中与客户端距离的远近排序,关于在Hadoop集群中如何进行网络拓扑请看下面介绍)。如果客户端本身就是一个datanode(如客户端是一个mapreduce任务)并且此datanode本身就有所需文件block的话,客户端便从本地读取文件。
以上步骤完成后,DistributedFileSystem会返回一个FSDataInputStream(支持文件seek),客户端可以从FSDataInputStream中读取数据。FSDataInputStream包装了一个DFSInputSteam类,用来处理namenode和datanode的I/O操作。
客户端然后执行read()方法(第三步),DFSInputStream(已经存储了欲读取文件的开始几个block的位置信息)连接到第一个datanode(也即最近的datanode)来获取数据。通过重复调用read()方法(第四、第五步),文件内的数据就被流式的送到了客户端。当读到该block的末尾时,DFSInputStream就会关闭指向该block的流,转而找到下一个block的位置信息然后重复调用read()方法继续对该block的流式读取。这些过程对于用户来说都是透明的,在用户看来这就是不间断的流式读取整个文件。
当真个文件读取完毕时,客户端调用FSDataInputSteam中的close()方法关闭文件输入流(第六步)。
如果在读某个block是DFSInputStream检测到错误,DFSInputSteam就会连接下一个datanode以获取此block的其他备份,同时他会记录下以前检测到的坏掉的datanode以免以后再无用的重复读取该datanode。DFSInputSteam也会检查从datanode读取来的数据的校验和,如果发现有数据损坏,它会把坏掉的block报告给namenode同时重新读取其他datanode上的其他block备份。
这种设计模式的一个好处是,文件读取是遍布这个集群的datanode的,namenode只是提供文件block的位置信息,这些信息所需的带宽是很少的,这样便有效的避免了单点瓶颈问题从而可以更大的扩充集群的规模。
Hadoop中的网络拓扑 在Hadoop集群中如何衡量两个节点的远近呢?要知道,在高速处理数据时,数据处理速率的唯一限制因素就是数据在不同节点间的传输速度:这是由带宽的可怕匮乏引起的。所以我们把带宽作为衡量两个节点距离大小的标准。
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现在我们来看一下Hadoop中的写文件机制解析,通过写文件机制我们可以更好的了解一下Hadoop中的一致性模型。
上图为我们展示了一个创建一个新文件并向其中写数据的例子。
首先客户端通过DistributedFileSystem上的create()方法指明一个欲创建的文件的文件名(第一步),DistributedFileSystem再通过RPC调用向NameNode申请创建一个新文件(第二步,这时该文件还没有分配相应的block)。namenode检查是否有同名文件存在以及用户是否有相应的创建权限,如果检查通过,namenode会为该文件创建一个新的记录,否则的话文件创建失败,客户端得到一个IOException异常。DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream以供客户端写入数据,与FSDataInputStream类似,FSDataOutputStream封装了一个DFSOutputStream用于处理namenode与datanode之间的通信。
当客户端开始写数据时(第三步),DFSOutputStream把写入的数据分成包(packet),
放入一个中间队列——数据队列(data
queue)中去。DataStreamer从数据队列中取数据,同时向namenode申请一个新的block来存放它已经取得的数据。namenode选择一系列合适的datanode(个数由文件的replica数决定)构成一个管道线(pipeline),这里我们假设replica为3,所以管道线中就有三个datanode。DataSteamer把数据流式的写入到管道线中的第一个datanode中(第四步),第一个datanode再把接收到的数据转到第二个datanode中(第四步),以此类推。
DFSOutputStream同时也维护着另一个中间队列——确认队列(ack
queue),确认队列中的包只有在得到管道线中所有的datanode的确认以后才会被移出确认队列(第五步)。
如果某个datanode在写数据的时候当掉了,下面这些对用户透明的步骤会被执行:
1)管道线关闭,所有确认队列上的数据会被挪到数据队列的首部重新发送,这样可以确保管道线中当掉的datanode下流的datanode不会因为当掉的datanode而丢失数据包。
2)在还在正常运行的datanode上的当前block上做一个标志,这样当当掉的datanode重新启动以后namenode就会知道该datanode上哪个block是刚才当机时残留下的局部损坏block,从而可以把它删掉。
3)已经当掉的datanode从管道线中被移除,未写完的block的其他数据继续被写入到其他两个还在正常运行的datanode中去,namenode知道这个block还处在under-replicated状态(也即备份数不足的状态)下,然后他会安排一个新的replica从而达到要求的备份数,后续的block写入方法同前面正常时候一样。
有可能管道线中的多个datanode当掉(虽然不太经常发生),但只要dfs.replication.min(默认为1)个replica被创建,我们就认为该创建成功了。剩余的replica会在以后异步创建以达到指定的replica数。
当客户端完成写数据后,它会调用close()方法(第六步)。这个操作会冲洗(flush)所有剩下的package到pipeline中,等待这些package确认成功,然后通知namenode写入文件成功(第七步)。这时候namenode就知道该文件由哪些block组成(因为DataStreamer向namenode请求分配新block,namenode当然会知道它分配过哪些blcok给给定文件),它会等待最少的replica数被创建,然后成功返回。
replica是如何分布的 Hadoop在创建新文件时是如何选择block的位置的呢,综合来说,要考虑以下因素:带宽(包括写带宽和读带宽)和数据安全性。如果我们把三个备份全部放在一个datanode上,虽然可以避免了写带宽的消耗,但几乎没有提供数据冗余带来的安全性,因为如果这个datanode当机,那么这个文件的所有数据就全部丢失了。另一个极端情况是,如果把三个冗余备份全部放在不同的机架,甚至数据中心里面,虽然这样数据会安全,但写数据会消耗很多的带宽。Hadoop
0.17.0给我们提供了一个默认replica分配策略(Hadoop
1.X以后允许replica策略是可插拔的,也就是你可以自己制定自己需要的replica分配策略)。replica的默认分配策略是把第一个备份放在与客户端相同的datanode上(如果客户端在集群外运行,就随机选取一个datanode来存放第一个replica),第二个replica放在与第一个replica不同机架的一个随机datanode上,第三个replica放在与第二个replica相同机架的随机datanode上。如果replica数大于三,则随后的replica在集群中随机存放,Hadoop会尽量避免过多的replica存放在同一个机架上。选取replica的放置位置后,管道线的网络拓扑结构如下所示:
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HDFS某些地方为了性能可能会不符合POSIX(是的,你没有看错,POSIX不仅仅只适用于linux/unix,Hadoop
使用了POSIX的设计来实现对文件系统文件流的读取),所以它看起来可能与你所期望的不同,要注意。
创建了一个文件以后,它是可以在命名空间(namespace)中可以看到的:
Path
p = new
Path("p");
fs.create(p);
assertThat(fs.exists(p),
is(true));
但是任何向此文件中写入的数据并不能保证是可见的,即使你flush了已经写入的数据,此文件的长度可能仍然为零:
Path
p = new Path("p");
OutputStream out =
fs.create(p);
out.write("content".getBytes("UTF-8"));
out.flush();
assertThat(fs.getFileStatus(p).getLen(),
is(0L));
这是因为,在Hadoop中,只有满一个block数据量的数据被写入文件后,此文件中的内容才是可见的(即这些数据会被写入到硬盘中去),所以当前正在写的block中的内容总是不可见的。
Hadoop提供了一种强制使buffer中的内容冲洗到datanode的方法,那就是FSDataOutputStream的sync()方法。调用了sync()方法后,Hadoop保证所有已经被写入的数据都被冲洗到了管道线中的datanode中,并且对所有读者都可见了:
Path
p = new Path("p");
FSDataOutputStream out =
fs.create(p);
out.write("content".getBytes("UTF-8"));
out.flush();
out.sync();
assertThat(fs.getFileStatus(p).getLen(),
is(((long)
"content".length())));
这个方法就像POSIX中的fsync系统调用(它冲洗给定文件描述符中的所有缓冲数据到磁盘中)。例如,使用java
API写一个本地文件,我们可以保证在调用flush()和同步化后可以看到已写入的内容:
FileOutputStream out =
new
FileOutputStream(localFile);
out.write("content".getBytes("UTF-8"));
out.flush();
// flush to operating system
out.getFD().sync(); // sync to
disk(getFD()返回与该流所对应的文件描述符)
assertThat(localFile.length(),
is(((long)
"content".length())));
在HDFS中关闭一个流隐式的调用了sync()方法:
Path
p = new Path("p");
OutputStream out =
fs.create(p);
out.write("content".getBytes("UTF-8"));
out.close();
assertThat(fs.getFileStatus(p).getLen(),
is(((long) "content".length())));
由于Hadoop中的一致性模型限制,如果我们不调用sync()方法的话,我们很可能会丢失多大一个block的数据。这是难以接受的,所以我们应该使用sync()方法来确保数据已经写入磁盘。但频繁调用sync()方法也是不好的,因为会造成很多额外开销。我们可以再写入一定量数据后调用sync()方法一次,至于这个具体的数据量大小就要根据你的应用程序而定了,在不影响你的应用程序的性能的情况下,这个数据量应越大越好。
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Hadoop的文件读写操作流程,布布扣,bubuko.com
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