【HDFS篇06】HDFS数据读写流程

不断关联,不断加入,不断迭代,不断应用

HDFS数据读写流程

HDFS写数据流程

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  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)。

NameNode:可以理解为DataNode管理器

DataNode:存储块数据,默认128M为一块

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。

不好理解的就是共同祖先啥意思,可以理解为上级节点,节点等级如下

【数据中心(集群d)---> 机架r ---> 具体节点n】

举个例子:计算节点d1/r1/n1到节点d1/r1/n2的节点距离

确认共同祖先为r1,节点n1到它的距离为1,节点n2到它的距离也为1,两者和为2

所以它们之间的节点距离就是2

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机架感知

机架感知说明

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

其实机架感知听起来高大上,但可以理解为副本节点的位置的选择就行

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HDFS读数据流程

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  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。

相关资料

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