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大数据技术之Hadoop(HDFS)第4章 HDFS的数据流(面试重点)

时间:2020-06-26 11:55:30  来源:  作者:
 
大数据技术之Hadoop(HDFS)第4章 HDFS的数据流(面试重点)

本章大纲

4.1 HDFS写数据流程

4.1.1 剖析文件写入

HDFS写数据流程,如图所示。

大数据技术之Hadoop(HDFS)第4章 HDFS的数据流(面试重点)

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)。

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。

大数据技术之Hadoop(HDFS)第4章 HDFS的数据流(面试重点)

网络拓扑概念

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。

大家算一算每两个节点之间的距离

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节点距离计算

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.

2.Hadoop2.7.2副本节点选择

大数据技术之Hadoop(HDFS)第4章 HDFS的数据流(面试重点)

 

4.2 HDFS读数据流程

HDFS的读数据流程

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HDFS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。

本章总结:

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本章总结

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