Hadoop-HDFS读写数据

HDFS中的block、packet、chunk 

block :这个大家应该知道,文件上传前需要分块,这个块就是block,一般为128MB,当然你可以去改,不顾不推荐。因为块太小:寻址时间占比过高。块太大:Map任务数太少,作业执行速度变慢。它是最大的一个单位。

packet :packet是第二大的单位,它是client端向DataNode,或DataNode的PipLine之间传数据的基本单位,默认64KB。

chunk :chunk是最小的单位,它是client向DataNode,或DataNode的PipLine之间进行数据校验的基本单位,默认512Byte,因为用作校验,故每个chunk需要带有4Byte的校验位。所以实际每个chunk写入packet的大小为516Byte。由此可见真实数据与校验值数据的比值约为128 : 1。(即64*1024 / 512)

在client端向DataNode传数据的时候,HDFSOutputStream会有一个chunk buff,写满一个chunk后,会计算校验和并写入当前的chunk。之后再把带有校验和的chunk写入packet,当一个packet写满后,packet会进入dataQueue队列,其他的DataNode就是从这个dataQueue获取client端上传的数据并存储的。同时一个DataNode成功存储一个packet后之后会返回一个ack packet,放入ack Queue中

HDFS写流程

写详细步骤:

1、客户端向NameNode发出写文件请求。

2、检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查,直接先将操作写入EditLog,并返回可以写入的DataNode列表。 
(注:WAL,write ahead log,先写Log,再写内存,因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作。如果后续真实写操作失败了,由于在真实写操作之前,操作就被写入EditLog中了,故EditLog中仍会有记录,我们不用担心后续client读不到相应的数据块,因为在第5步中DataNode收到块后会有一返回确认信息,若没写成功,发送端没收到确认信息,会一直重试,直到成功)

3、client端按128MB的块切分文件。

4、 client将NameNode返回的分配的可写的DataNode列表和Data数据一同发送给最近的第一个DataNode节点,此后client端和NameNode分配的多个DataNode构成pipeline管道,client端向输出流对象中写数据。client每向第一个DataNode写入一个packet,这个packet便会直接在pipeline里传给第二个、第三个…DataNode。 (注:并不是写好一个块或一整个文件后才向后分发)

5、每个DataNode写完一个块后,会返回确认信息。 (注:并不是每写完一个packet后就返回确认信息,因为packet中的每个chunk都携带校验信息,没必要每写一个就汇报一下,这样效率太慢。正确的做法是写完一个block块后,对校验信息进行汇总分析,就能得出是否有块写错的情况发生)

6、写完数据,关闭输输出流。

7、发送完成信号给NameNode。(注:发送完成信号的时机取决于集群是强一致性还是最终一致性,强一致性则需要所有DataNode写完后才向NameNode汇报。最终一致性则其中任意一个DataNode写完后就能单独向NameNode汇报,HDFS一般情况下都是强调强一致性)

HDFS读流程

1、client访问NameNode,查询元数据信息,获得这个文件的数据块位置列表,返回输入流对象。

2、就近挑选一台datanode服务器,请求建立输入流 。

3、DataNode向输入流中中写数据,以packet为单位来校验。

4、关闭输入流

参考:
https://blog.csdn.net/u013982921/article/details/79779734
https://blog.csdn.net/qq_38202756/article/details/82262453

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