Hadoop 从 0 到 1 学习 ——第五章 HDFS 数据流

1. HDFS 的数据流 (面试重点)

1.1 HDFS 写数据流程

1.1.1 剖析写数据流程

HDFS 写数据流程

1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向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. 客户端通过FSDataOutputStream模块请求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）。

1.1.2 网络拓扑 - 节点距离计算

在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？

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，如上图所示。

大家算一算每两个节点之间的距离，如下图所示。

1.1.3 机架感知 (弗恩存储节点选择)

1. 官方 IP 地址

   机架感知说明

   http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

   For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack.
   

   翻译：

   对于常见情况，当副本为3时，HDFS的放置策略是将一个副本放在本地机架的一个节点上，另一个副本放在本地机架的不同节点上，最后一个副本放在不同机架的不同节点上。
   

2. Hadoop2.7.2副本节点选择

   

1.2 HDFS 读数据流程

HDFS的读数据流程

1. 客户端通过Distributed FileSystem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输入流，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。