快速学习-HDFS的数据流

第4章 HDFS的数据流（面试重点）

4.1 HDFS写数据流程

4.1.1 剖析文件写入

HDFS写数据流程，如图3-8所示。

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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）。

4.1.2 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。

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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，如图3-9所示。 大家算一算每两个节点之间的距离，如图3-10所示。

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4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）

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.

1. Hadoop2.7.2副本节点选择

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4.2 HDFS读数据流程

HDFS的读数据流程，如图3-13所示。

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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。