Hadoop系列008-HDFS的数据流

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HDFS的数据流

1 HDFS写数据流程

1.1 剖析文件写入

1)客户端向namenode请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。

2)namenode返回是否可以上传。

3)客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。

4)namenode返回3个datanode节点,分别为dn1、dn2、dn3。

5)客户端请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成

6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端

7)客户端开始往dn1上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位,dn1收到一个packet就会传给dn2,dn2传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

8)当一个block传输完成之后,客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器。(重复执行3-7步)

1.2 网络拓扑概念

在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。

节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

例如,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)

1.3 机架感知(副本节点选择)

1.3.1 官方地址

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html

1.3.2 低版本Hadoop复本节点选择

  • 第一个复本在client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。
  • 第二个复本和第一个复本位于不相同机架的随机节点上。
  • 第三个复本和第二个复本位于相同机架,节点随机。
1.3.3 Hadoop2.7.2副本节点选择

  • 第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。
  • 第二个副本和第一个副本位于相同机架,随机节点。
  • 第三个副本位于不同机架,随机节点。
1.3.4 自定义机架感知
  • (0)环境准备

    • (a)数据节点的量

      [rack1]:hadoop102、hadoop103

      [rack2]:hadoop104、hadoop105

    • (b)增加一个数据节点

      (1)克隆一个节点

      (2)启动新节点

      (3)修改克隆的ip和主机名

      (4)在hadoop102上ssh到新节点

      (5)修改xsync.sh和xcall.sh文件

      (6)修改hadoop102 slaves文件,再分发

  • (1)创建类实现DNSToSwitchMapping接口

    public class MyDNSToSwichMapping implements DNSToSwitchMapping {
      // 传递的是客户端的ip列表,返回机架感知的路径列表
      public List<String> resolve(List<String> names) {
    
          ArrayList<String> lists = new ArrayList<String>();
          if (names != null && names.size() > 0) {
              for (String name : names) {
                  int ip = 0;
                    // 获取ip地址
                  if (name.startsWith("hadoop")) {
                      String no = name.substring(6);
                      // hadoop102
                      ip = Integer.parseInt(no);
                  } else if (name.startsWith("192")) {
                      // 192.168.10.102
                      ip = Integer.parseInt(name.substring(name.lastIndexOf(".") + 1));
                  }
    
                    // 定义机架
                  if (ip < 104) {
                      lists.add("/rack1/" + ip);
                  } else {
                      lists.add("/rack2/" + ip);
                  }
              }
          }
    
            // 把ip地址打印出来
          try {
              FileOutputStream fos = new FileOutputStream("/home/atguigu/name.txt");
    
              for (String name : lists) {
                  fos.write((name + "\r\n").getBytes());
              }
              fos.close();
          } catch (Exception e) {
              e.printStackTrace();
          }
          return lists;
      }
      public void reloadCachedMappings() {
      }
      public void reloadCachedMappings(List<String> names) {
      }
    }
  • (2)配置core-site.xml

    • 默认的:

      <!-- Topology Configuration -->
      <property>
        <name>net.topology.node.switch.mapping.impl</name>
        <value>org.apache.hadoop.net.ScriptBasedMapping</value>
      </property>
    • 配置后的

      <!-- Topology Configuration -->
      <property>
        <name>net.topology.node.switch.mapping.impl</name>
        <value>com.atguigu.hdfs.MyDNSToSwichMapping</value>
      </property>
  • (3)分发core-site.xml

    xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml
  • (4)编译程序,打成jar,分发到所有节点的hadoop的classpath下

    cd /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib
    xsync MyDNSSwitchToMapping.jar
  • (5)重新启动集群

  • (6)在名称节点hadoop103主机上查看名称

  • (7)查看结果

    • (1)在hadoop105节点上传文件到hdfs文件系统,查看复本存放位置

    • (2)在hadoop102节点上传文件到hdfs文件系统,查看复本存放位置

    • (3)结论

      第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外,随机选一个。

      第二个副本和第一个副本位于相同机架,随机节点。

      第三个副本位于不同机架,随机节点。

2 HDFS读数据流程

1)客户端向namenode请求下载文件,namenode通过查询元数据,找到文件块所在的datanode地址。

2)挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。

3)datanode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验)。

4)客户端以packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

3 一致性模型

3.1 debug调试如下代码

    @Test
    public void writeFile() throws Exception{
        // 1 创建配置信息对象
        Configuration configuration = new Configuration();
        fs = FileSystem.get(configuration);
        
        // 2 创建文件输出流
        Path path = new Path("hdfs://hadoop102:8020/user/atguigu/hello.txt");
        FSDataOutputStream fos = fs.create(path);
        
        // 3 写数据
        fos.write("hello".getBytes());
//      fos.flush();
        fos.hflush();
//      
//      fos.write("welcome to atguigu".getBytes());
//      fos.hsync();
        
        fos.close();
    }

3.2 总结

  • 写入数据时,如果希望数据被其他client立即可见,调用如下方法
  • FsDataOutputStream.hflus(); //清理客户端缓冲区数据,被其他client立即可见
  • FsDataOutputStream.hsync(); //清理客户端缓冲区数据,被其他client不能立即可见
posted @ 2019-01-10 18:35 云端笑猿 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏