HDFS流程分析

写在前面:关于HDFS的方方面面在网上可以看到很多，因为hadoop算是比较新的技术，所以网上的很多hadoop作者都是在计算机行业叱咤多年的老手，对于hadoop的分析也相对高神，所以最开始时候对于我这个小清新来说简直是如天书一般(尤其是在没有详细了解java语言和linux系统的前提下)，一个简单的操作可能都对我来说是云里雾里。因此在自己慢慢累积后，想从自己理解的角度来分析下hdfs，当然也是在学习前人的基础上自己的总结。

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HDFS的基础知识:

1、HDFS通过流水线形式进行副本文件的复制，当某个客户端向HDFS文件写数据的时候，一开始是写入本地临时文件，假如该文件的Replication因子设置为3，那么客户端会从Namenode获取一个DataNode列表来存储副本。然后客户端开始向第一个Datanode传输数据，第一个Datanode一小部分一小部分(4K)来接收数据，将每个部分写入本地仓库，并同时传输该部分至第二个Datanode节点，第二个也这样传输至第三个Datanode节点。

2、当默认的数据块存储是64MB，但是一般可以通过设置为128MB，这个根据相应的实际情况进行设置，默认的路径在hdfs文件夹中的hdfs-default.xml中的dfs.block.size下

3、文件删除后其实并未从HDFS中删除掉，HDFS只是将这个文件重新命名并保存在/trash目录，同时有个默认的自动删除时间(6h)

4、NameNode通过DataNode传递的心跳包来分析DataNode的情况，并判断是否重新调整namespace中的信息，心跳包其实就是在一定时间内从DataNode返回的各种状态信息。

HDFS的源码分析:

首先看下Hadoop源码解压目录结构

然后说明下hadoop源代码的顶级包的结构、功能与位置(以上图的路径为基础)

1、org.apache.hadoop.tools　　　　提供一些命令行工具　　　　　　　　　　　　hadoop-0.20.2/src/tools/org/apache/hadoop/tools

2、org.apache.hadoop.record　　　 根据数据描述语言自动生成其编解码函数　　　hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/record

3、org.apache.hadoop.http　　　　 用户可通过浏览器查看文件系统的状态信息      hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/http

4、org.apache.hadoop.net　　　　  封装DNS,Socket等网络功能　　　　　　　　 hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/net

5、org.apache.hadoop.fs(重要)       文件系统的抽象，为支持多种文件系统实现的统一访问接口       hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/fs

6、org.apache.hadoop.hdfs(重要)   Hadoop分布式文件系统的实现　　　　　　　  hadoop-0.20.2/src/hdfs/org/apache/hadoop/hdfs

7、org.apache.hadoop.ipc(重要)　  协议接口　　　　　　　　　　　　　　　　　hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/ipc

8、org.apache.hadoop.mapreduce(重要)  hadoop MR计算框架的实现　hadoop-0.20.2/src/mapred/org/apache/hadoop/mapreduce

9、org.apache.hadoop.io(重要)          数据的编/解码　　　　　　　　　　　　　　hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/io

10、org.apache.hadoop.filecache　提供HDFS文件的本地缓存，用于加快MapReduce的数据访问速度          hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/filecache

11、org.apache.hadoop.log　　　　提供HTTP访问日志的Servlet　　　　　　　　hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/log

12、org.apache.hadoop.metries　　系统统计数据的收集　　　　　　　　　　　  hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/metries

13、org.apache.hadoop.security　 用户和用户组信息维护　　　　　　　　　　   hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/security

14、org.apache.hadoop.util          工具类　　　　　　　　　　　　　　　　　    hadoop-0.20.2/src/core/org/apache/hadoop/util

以上14个包的依赖关系：

源码包　　　　　　　　依赖包

tools　　　　　　　　mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,security,conf,util

fs　　　　　　　　　  hdfs,ipc,io,http,net,metrics,security,conf,util

mapreduce　　　　　filecache,fs,hdfs,ipc,io,net,metrics,security,conf,util

io　　　　　　　　　  ipc,fs,conf,util

record　　　　　　　 io

filecache　　　　　　 fs,conf,util

http　　　　　　　　 log,conf,util

log　　　　　　　　　util

metrics　　　　　　   util

net　　　　　　　　 ipc,fs,conf,util

security　　　　　　  io,conf,util

util　　　　　　　　  mapred,fs,io,conf

HDFS主要作用是用于存储和读取数据，那么这两个过程中必然涉及到数据的读/写操作，因此分析HDFS的机制从读写过程来实现更好。

1、任何读写过程首先需要一定的通讯机制，尤其是在HDFS的分布式这样架构下。其中有几个协议接口很重要，其继承关系如下：

　　<1> VersionedProtocol接口位于org.apache.hadoop.ipc包中，是Hadoop的最顶层协议接口的抽象，是使用Hadoop RPC机制的所有协议的超类。

　　<2> ClientProtocol接口位于org.apache.hadoop.hdfs.protocol包中，是用户进程(包括客户端进程与Datanode进程)与Namenode进程之间进行通讯所使用的协议。例如：（1）客户端进程需要向Datanode数据节点复制数据块，需要与Namenode进程通信，获取Datanode节点列表

 　　　　　　  （2）Datanode进程向Namenode进程发送心跳状态报告和块状态报告需要与Namenode进程交互

　　<3> NamenodeProtocol接口位于org.apache.hadoop.server.protocol包中，定义了Secondary Namenode与Namenode进行通信所需要的操作。

　　<4> ClientDatanodeProtocol接口定义了数据恢复的方法，当客户端进程需要与Datanode进程进行通信时，需要给予该协议。

　　<5> DatanodeProtocol接口位于org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol包中，当Datanode进程与Namenode进程进行通信时需要基于此协议，比如发送心跳报告和块状态报告。而一般来说，Namenode不直接与Datanode进行RPC调用，如果一个Namenode需要与Datanode通信，唯一的方式就是通过调用该协议接口定义的方法

　　<6> InterDatanodeProtocol接口位于org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol包中，该协议接口用于Datanode进程之间进行通信，比如客户端进程启动复制数据块，此时可能需要在Datanode节点之间进行块副本的流水线复制操作。

了解相应协议接口的使用，则开始从读写操作来详细分析HDFS的操作机制。

　　读操作:

　　　　

　　　　　　1、通过DistributedFileSystem中的Open方法打开文件，返回的是FsDataInputStream对象，对象的实例化时调用的DFSClient中的Open方法进行具体文件的打开

　　　　　　2、通过DFSClient的内部类DFSInputStream的OpenInfo方法中的getLocatedBlocks得到相应数据块在Datanode的位置

　　　　　　3、通过FSDataInputStream类的Seek和getPos方法获取读取请求

　　　　　　4、然后再利用FSDataInputStream的read方法进行数据的读取，并将Datanode相应数据块读取值Client中。

　　　　　　5、read数据块的过程中是根据DFSInputStream与Datanode新建连接的顺序读取的，并按距离由近及远进行数据块的读取

因此在读的过程要设置dfs.read.prefetch.size数据块的大小(在hfds-site.xml设置)

　　写操作:

　　　　　　1、通过DistributedFileSystem类中的create创建文件，返回的是FsDataOutputStream对象，对象的实例化时调用的DFSClient中的Create方法进行具体文件的打开

　　　　　　2、通过DFSClient类的内部类DFSOutputStream的构造函数中的namenode.create函数来创建Namenode中的所存储的数据位置相应信息

　　　　　　3、通过FsDataOutputStream类中的write方法和PositionCache类来进行写操作(即是说明相应写数据的位置)

　　　　　　4、通过DFSOutputStream构造函数中的streamer.start()将数据包写入HDFS中，而写的过程中不断的从Packet队列取出待发送的Packet包给Datanode

因此可以通过dfs.block.size写入的块大小(默认64MB)，dfs.write.packet.size(通过DFSOutputStream类中内部类设置每次写packet包时的大小)，io.bytes.per.checksum校验数据块的大小，dfs.replication.num复制块的个数。

总结：读写过程是利用Java的反射原理返回一个文件系统的实例，实例化相应的文件系统，大致代码如下

private static FileSytem createFileSytem(URI uri,Configuration conf) throws IOException{
   Class<?> class = conf.getClass("fs." + uri.getScheme() + ".impl",null);
   if(class == null){
      throw new IOException("No FileSystem for scheme:" + uri.getScheme());
   }
   FileSystem fs = (FileSytem)RelectionUtils.newInstance(class,conf);
   fs.initialize(uri,conf);
   return fs;
}

只要实现了org.apache.hadoop.fs.FileSytem接口，就可以增加一种hadoop能够访问的文件系统。而本文中的DistributedFileSytem正是继承自FileSystem

所以由以上可见，HDFS中的关键类有FileSystem，DistributedFileSytem，DFSClient，FsDataOutputStream，DFSOutputStream，FsDataInputStream，DFSInputStream，Configuration这几个类。

 最后再贴出HDFS编程的大致模板结构：

//1、HDFS文件的创建,将本地文件系统的文件复制到HDFS上
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path srcPath = new Path(srcFilePath);
path dstPath = new Path(dstFilePath);
fs.copyFromLocalFile(srcFilePath,dstFilePath);
//2、在HDFS上创建一个文件
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path srcPath = new Path(hdfsFileName);
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(path);
outputStream.write(buff,0,buff.length);
//3、删除HDFS上的一个文件
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path(hdfsFileName);
boolean isDeleted = hs.deleteOnExit(path);
//4、获取一个文件在HDFS的存储位置
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path(hdfsFileName);
FileStatus fstatus = fs.getFileStatus(path);
BlockLocation[] blkLocation = fs.getFileBlockLocations(fstatus,0,fstatus.getLen());
for(int i=0;i<blkLocation.length;++i){
    String[] hosts = blkLocation[i].getHosts();
}
//5、获取集群中所有节点的主机名
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
DistributedFileSystem dfs = (DistributedFileSystem)fs;
DatanodeInfo[] datanodeStatus = dfs.getDatanodeStats();
String[] names = new String[datanodeStatus.length];
for(int i=o;i<datanodeStatus.length;++i){
    names[i] = datanodeStatus[i].getHostName();
}
//6、在原HDFS的一个文件中追加内容
public void appendToHdfs(String hdfsFileName,String content) throws Exception{
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(hdfsFileName),conf);
    Path path = new Path(hdfsFileName);
    FSDataOutputStream outputStream = fs.append(path);
    int readlen = content.getBytes().length;
    while(-1 != readlen){
        outputStream.write(content.getBytes(),0,readlen);
    }
}
//7、输出指定文件目录的所有文件的文件名及文件大小等信息
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(hdfsFileName),conf);
Path path = new Path(hdfsFileName);
FileStatus fstatus[] = fs.listStatus(path);
int size = fstatus.length;
for(int i=0;i<size;++i){
    String FileName = fstatus[i].getPath().getName();
    int FileSize = fstatus[i].getLen();
}