深入理解hadoop之HDFS

　　刚刚才写完关于mapreduce的一篇博文，趁热打铁接下来聊聊HDFS。本博文参考资料为HADOOP权威指南第3版完版，博文如有错漏之处，敬请指正。

　　HDFS即Hadoop Distributed FileSystem,是hadoop旗舰机的文件系统。HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件。有如下几个特点：超大文件；流式数据访问模式，即一次写入多次读取的访问模式；商用硬件，hadoop不需要运行在昂贵的商用硬件上面，对于庞大的集群来说，节点的故障概率是非常高的，而HDFS是为了让系统继续运行而不让用户感受到明显的中断；HDFS不适合地数据延迟的应用；不适宜大量的小文件；不支持多用户写入，任意修改文件的操作。

一、HDFS的一些概念

　　1.block(块)：文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，之前的版本中是64M。分块的好处有二：1.文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量；2.使用抽象块而非整个文件作为存储单元。

　　2.名称节点namenode，管理文件系统的命名空间，维护整个系统树以及整个系统树内的文件目录，这些信息就以镜像文件和编辑日志的形式存储在本地磁盘上。

　　3.数据节点DataNode，存储并检索数据块，定期向namenode发送它们存储的块的列表

　　4.DistributedFileSystem

　　如上图所示， HDFS 也是按照 Master 和 Slave 的结构。分NameNode、 SecondaryNameNode、 DataNode 这几个角色。NameNode：是 Master 节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理 HDFS 的名称空间；SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥 namenode的一部分工作量；是 NameNode 的冷备份；合并 fsimage 和fsedits 然后再发给 namenode。DataNode： Slave 节点，奴隶，干活的。负责存储 client 发来的数据块 block；执行数据块的读写操作。热备份： b 是 a 的热备份，如果 a 坏掉。那么 b 马上运行代替a 的工作。冷备份： b 是 a 的冷备份，如果 a 坏掉。那么 b 不能马上代替a 工作。但是 b 上存储 a 的一些信息，减少 a 坏掉之后的损失。fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）namenode 内存中存储的是=fsimage+edits。SecondaryNameNode 负责定时默认 1 小时，从namenode 上，获取 fsimage 和 edits 来进行合并，然后再发送给 namenode。减少 namenode 的工作量。

二、java API接口访问

　　在进行剖析HDFS文件系统读写之前，我们先来看看java　API来访问hdfs的实例(hadoop2.x版本)。

import java.io.ByteArrayOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import java.net.URL;

import java.net.URLConnection;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

import org.junit.Test;

/**

 * 完成hdfs操作

 */

public class TestHDFS {

    /**

     * 读取hdfs文件

     */

    @Test

    public void readFile() throws Exception{

        //注册url流处理器工厂(hdfs)

        URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory())；

        URL url = new URL("hdfs://192.168.231.201:8020/user/centos/hadoop/index.html");

        URLConnection conn = url.openConnection();

        InputStream is = conn.getInputStream();

        byte[] buf = new byte[is.available()];

        is.read(buf);

        is.close();

        String str = new String(buf);

        System.out.println(str);

    }

    /**

     * 通过hadoop API访问文件

     */

    @Test

    public void readFileByAPI() throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.231.201:8020/");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf) ;

        Path p = new Path("/user/centos/hadoop/index.html");

        FSDataInputStream fis = fs.open(p);

        byte[] buf = new byte[];

        int len = - ; 

        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

        while((len = fis.read(buf)) != -){

            baos.write(buf, , len);

        }

        fis.close();

        baos.close();

        System.out.println(new String(baos.toByteArray()));

    }

    /**

     * 通过hadoop API访问文件

     */

    @Test

    public void readFileByAPI2() throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.231.201:8020/");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf) ;

        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

        Path p = new Path("/user/centos/hadoop/index.html");

        FSDataInputStream fis = fs.open(p);

        IOUtils.copyBytes(fis, baos, );

        System.out.println(new String(baos.toByteArray()));

    }

    /**

     * mkdir

     */

    @Test

    public void mkdir() throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.231.201:8020/");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf) ;

        fs.mkdirs(new Path("/user/centos/myhadoop"));

    }

    /**

     * putFile

     */

    @Test

    public void putFile() throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.231.201:8020/");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf) ;

        FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("/user/centos/myhadoop/a.txt"));

        out.write("helloworld".getBytes());

        out.close();

    }

    /**

     * removeFile

     */

    @Test

    public void removeFile() throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.231.201:8020/");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf) ;

        Path p = new Path("/user/centos/myhadoop");

        fs.delete(p, true);

    }

}

三、HDFS剖析文件读取

　　1.客户端首先通过FileSystem客户端的Open()方法来打开要进行读取的文件，然后DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode以确定文件起始块的位置对于每一个块，namenode存有该块副本的datanode 的地址，DistributedFileSystem类返回一个FSDataInputStream对象给client并进行数据的读取，接下来客户端通过输入流来对这些数据节点来反复调用read()方法，第一个block读取完毕之后，寻找下一个block的最佳datanode，来读取数据，最后数据读取完毕关流，这些DataNode根据与客户端的距离来进行排序。具体过程如下图1：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(图1客户端读取HDFS数据)

　　2.在读数据过程中，如果与Datanode的通信发生错误，DFSInputStream对象会尝试从下一个最佳节点读取数据，并且记住该失败节点，后续Block的读取不会再连接该节点读取一个Block之后，DFSInputStram会进行检验和验证，如果Block损坏，尝试从其他节点读取数据，并且将损坏的block汇报给Namenode。客户端连接哪个datanode获取数据，是由namenode来指导的，这样可以支持大量并发的客户端请求，namenode尽可能将流量均匀分布到整个集群。Block的位置信息是存储在namenode的内存中，因此相应位置请求非常高效，不会成为瓶颈。

四、HDFS剖析文件写入

　　1.对于文件写入的过程，我们要了解的是创建文件，写入文件，最后关闭文件。

　　2.客户端通过DistributedFileSystem来调用create函数来创建新的文件；namenode来检查该文件是否存在以及是否有权限来创建该文件，检查通过就会创建文件，否则就会抛出异常，DisTributedFileSystem向客户端返回一个FSDataOutputStream对象，由此客户端就可以开始写入数据；客户端写入数据时DFSOutputStream将数据分为一个个的数据包，并将其写入数据队列，DataStreamer处理数据队列，根据DataNode列表的要求namenode来分配合适的新块来存储数据副本，这些节点存放同一个Block的副本，构成一个管道。 DataStreamer将packet写入到管道的第一个节点，第一个节点存放好packet之后，转发给下一个节点，下一个节点存放之后继续往下传递。DFSOutputStream同时维护一个ack queue队列，等待来自datanode确认消息。当管道上的所有datanode都确认之后，packet从ack队列中移除；数据写入完毕，客户端close输出流。

暂时写这么多吧，写累了，休息下。