HDFS读写流程

因为namenode维护管理了文件系统的元数据信息，这就造成了不管是读还是写数据都是基于NameNode开始的，也就是说NameNode成为了HDFS访问的唯一入口。入口地址是：http://nn_host:8020。

一、写数据流程

1.1 Pipeline管道、ACK应答响应

• Pipeline，中文翻译为管道。这是HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种数据传输方式。客户端将数据块写入第一个数据节点，第一个数据节点保存数据之后再将块复制到第二个数据节点，后者保存后将其复制到第三个数据节点。通俗描述pipeline的过程就是：Client->A->B->C
• 为什么datanode之间采用pipeline线性传输，而不是一次给三个datanode拓扑式传输呢？因为数据以管道的方式，顺序的沿着一个方向传输，这样能够充分利用每个机器的带宽，避免网络瓶颈和高延迟时的连接，最小化推送所有数据的延时。在线性推送模式下，每台机器所有的出口宽带都用于以最快的速度传输数据，而不是在多个接受者之间分配宽带。
• ACK (Acknowledge character）即是确认字符，在数据通信中，接收方发给发送方的一种传输类控制字符。表示发来的数据已确认接收无误。在pipeline管道传输数据的过程中，传输的反方向会进行ACK校验，确保数据传输安全。

 1.2 默认3副本存储策略

• 第一块副本：优先客户端本地，否则随机
• 第二块副本：不同于第一块副本的不同机架。
• 第三块副本：第二块副本相同机架不同机器。

 1.3 HDFS写数据流程

1、HDFS客户端创建FileSystem对象实例DistributedFileSystem， FileSystem封装了与文件系统操作的相关方法。

2、调用DistributedFileSystem对象的create()方法，通过RPC请求NameNode创建文件。 NameNode执行各种检查判断：目标文件是否存在、父目录是否存在、客户端是否具有创建该文件的权限。检查通过，NameNode就会为本次请求记下一条记录，返回FSDataOutputStream输出流对象给客户端用于写数据。

3、客户端通过FSDataOutputStream开始写入数据。FSDataOutputStream是DFSOutputStream包装类。

4、客户端写入数据时，DFSOutputStream将数据分成一个个数据包（packet 默认64k）,并写入一个内部数据队列（data queue）。

• DFSOutputStream有一个内部类做DataStreamer，用于请求NameNode挑选出适合存储数据副本的一组DataNode，默认是3副本存储。DataStreamer将数据包流式传输到pipeline的第一个DataNode,该DataNode存储数据包并将它发送到pipeline的第二个DataNode。同样，第二个DataNode存储数据包并且发送给第三个（也是最后一个）DataNode。

5、DFSOutputStream也维护着一个内部数据包队列来等待DataNode的收到确认回执，称之为确认队列（ack queue）,收到pipeline中所有DataNode确认信息后，该数据包才会从确认队列删除。 6、客户端完成数据写入后，在FSDataOutputStream输出流上调用close()方法关闭。

7、DistributedFileSystem联系NameNode告知其文件写入完成，等待NameNode确认。 因为namenode已经知道文件由哪些块组成（DataStream请求分配数据块），因此仅需等待最小复制块即可成功返回。

• 最小复制是由参数dfs.namenode.replication.min指定，默认是1.

二、 读数据流程

1、HDFS客户端创建FileSystem对象实例DistributedFileSystem， FileSystem封装了与文件系统操作的相关方法。调用DistributedFileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件。

2、DistributedFileSystem使用RPC调用namenode来确定文件中前几个块的块位置（分批次读取）信息。 对于每个块，namenode返回具有该块所有副本的datanode位置地址列表，并且该地址列表是排序好的，与客户端的网络拓扑距离近的排序靠前。

3、DistributedFileSystem将FSDataInputStream输入流返回到客户端以供其读取数据。FSDataInputStream类是DFSInputStream类的包装。

4、客户端在FSDataInputStream输入流上调用read()方法。然后，已存储DataNode地址的DFSInputStream连接到文件中第一个块的最近的DataNode。数据从DataNode流回客户端，结果客户端可以在流上重复调用read（）。

5、当该块结束时，DFSInputStream将关闭与DataNode的连接，然后寻找下一个块的最佳datanode。这些操作对用户来说是透明的。所以用户感觉起来它一直在读取一个连续的流。 客户端从流中读取数据时，也会根据需要询问NameNode来检索下一批数据块的DataNode位置信息。 6、一旦客户端完成读取，就对FSDataInputStream调用close()方法。

 三、读写流程期间NameNode和DataNode职责职责

3.1 NameNode职责

• NameNode是HDFS的核心，集群的主角色，被称为Master。
• NameNode仅存储管理HDFS的元数据：文件系统namespace操作维护目录树，文件和块的位置信息。
• NameNode不存储实际数据或数据集。数据本身实际存储在DataNodes中。
• NameNode知道HDFS中任何给定文件的块列表及其位置。使用此信息NameNode知道如何从块中构建文件。
• NameNode并不持久化存储每个文件中各个块所在的DataNode的位置信息，这些信息会在系统启动时从DataNode汇报中重建。
• NameNode对于HDFS至关重要，当NameNode关闭时，HDFS / Hadoop集群无法访问。
• NameNode是Hadoop集群中的单点故障。 NameNode所在机器通常会配置有大量内存（RAM）。

3.2 DataNode职责

• DataNode负责将实际数据存储在HDFS中。是集群的从角色，被称为Slave。
• DataNode启动时，它将自己发布到NameNode并汇报自己负责持有的块列表。
• 根据NameNode的指令，执行块的创建、复制、删除操作。
• DataNode会定期（dfs.heartbeat.interval配置项配置，默认是3秒）向NameNode发送心跳，如果NameNode长时间没有接受到DataNode发送的心跳， NameNode就会认为该DataNode失效。
• DataNode会定期向NameNode进行自己持有的数据块信息汇报，汇报时间间隔取参数dfs.blockreport.intervalMsec,参数未配置的话默认为6小时.
• DataNode所在机器通常配置有大量的硬盘空间。因为实际数据存储在DataNode中。