HDFS源码分析数据块复制选取复制源节点
数据块的复制当然需要一个源数据节点,从其上拷贝数据块至目标数据节点。那么数据块复制是如何选取复制源节点的呢?本文我们将针对这一问题进行研究。
在BlockManager中,chooseSourceDatanode()方法就是用来选取数据块复制时的源节点的,它负责解析数据块所属数据节点列表,并选择一个,用它作为数据块的复制源。其核心逻辑如下:
我们优先选择正处于退役过程中的数据节点而不是其他节点,因为前者没有写数据传输量因此相对不是很繁忙。我们不使用已退役节点作为数据源。否则我们从它们之中随机选择一个数据节点,其复制工作量还没有达到阈值,然而,如果一个复制是最高优先级的复制的话,我们会随机选择一个数据节点,而不管复制阈值的限制。
chooseSourceDatanode()方法代码如下:
- @VisibleForTesting
- DatanodeDescriptor chooseSourceDatanode(Block block,
- List<DatanodeDescriptor> containingNodes,
- List<DatanodeStorageInfo> nodesContainingLiveReplicas,
- NumberReplicas numReplicas,
- int priority) {
- // 清空containingNodes列表
- // 包含指定block的节点列表
- containingNodes.clear();
- // 清空nodesContainingLiveReplicas列表
- // 包含指定block活跃副本的节点列表
- nodesContainingLiveReplicas.clear();
- DatanodeDescriptor srcNode = null;
- int live = 0;
- int decommissioned = 0;
- int corrupt = 0;
- int excess = 0;
- // 根据Block实例block从corruptReplicas中获取坏块副本所在数据节点集合nodesCorrupt
- Collection<DatanodeDescriptor> nodesCorrupt = corruptReplicas.getNodes(block);
- // 根据Block实例block从blocksMap中获取其对应的数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage
- for(DatanodeStorageInfo storage : blocksMap.getStorages(block)) {
- // 从数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage中获取数据节点描述信息node
- final DatanodeDescriptor node = storage.getDatanodeDescriptor();
- // 从excessReplicateMap集合中获取数据块集合excessBlocks,
- // 这些块对数据节点来说是多余的。我们最终会将这些多余的块删除。
- LightWeightLinkedSet<Block> excessBlocks =
- excessReplicateMap.get(node.getDatanodeUuid());
- // 根据数据节点的存储状态确定其是否为可用副本
- int countableReplica = storage.getState() == State.NORMAL ? 1 : 0;
- // 如果坏块节点集合nodesCorrupt中包含该节点,坏块数corrupt累加
- if ((nodesCorrupt != null) && (nodesCorrupt.contains(node)))
- corrupt += countableReplica;
- // 如果节点正在退役或者已经退役,退役数decommissioned累加
- else if (node.isDecommissionInProgress() || node.isDecommissioned())
- decommissioned += countableReplica;
- // 如果多余数据块集合中包含该数据块,则多余数excess累加
- else if (excessBlocks != null && excessBlocks.contains(block)) {
- excess += countableReplica;
- // 其他情况下
- } else {
- // 将该存储添加到nodesContainingLiveReplicas集合
- nodesContainingLiveReplicas.add(storage);
- // 累加活跃副本数live
- live += countableReplica;
- }
- // 将该节点添加到containingNodes集合
- containingNodes.add(node);
- // Check if this replica is corrupt
- // If so, do not select the node as src node
- // 如果为坏块,跳过
- if ((nodesCorrupt != null) && nodesCorrupt.contains(node))
- continue;
- // 如果复制级别不是最高级别,且数据节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams,跳过
- if(priority != UnderReplicatedBlocks.QUEUE_HIGHEST_PRIORITY
- && node.getNumberOfBlocksToBeReplicated() >= maxReplicationStreams)
- {
- continue; // already reached replication limit
- }
- // 如果数据节点getNumberOfBlocksToBeReplicated大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit,跳过
- if (node.getNumberOfBlocksToBeReplicated() >= replicationStreamsHardLimit)
- {
- continue;
- }
- // the block must not be scheduled for removal on srcNode
- // 如果数据块为多余的数据块,直接跳过
- if(excessBlocks != null && excessBlocks.contains(block))
- continue;
- // never use already decommissioned nodes
- // 如果数据节点为已退役节点,跳过
- if(node.isDecommissioned())
- continue;
- // we prefer nodes that are in DECOMMISSION_INPROGRESS state
- // 如果数据节点正在退役,且srcNode还未选中,那么选择该数据节点为srcNode,并跳过
- if(node.isDecommissionInProgress() || srcNode == null) {
- srcNode = node;
- continue;
- }
- // 如果源数据节点srcNode正在退役,则跳过
- if(srcNode.isDecommissionInProgress())
- continue;
- // switch to a different node randomly
- // this to prevent from deterministically selecting the same node even
- // if the node failed to replicate the block on previous iterations
- if(DFSUtil.getRandom().nextBoolean())
- srcNode = node;
- }
- // 初始化数据块副本复制统计对象numReplicas
- if(numReplicas != null)
- numReplicas.initialize(live, decommissioned, corrupt, excess, 0);
- // 返回srcNode
- return srcNode;
- }
chooseSourceDatanode()方法的整体逻辑如下:
1、清空containingNodes列表:containingNodes为包含指定block的节点描述信息DatanodeDescriptor列表;
2、清空nodesContainingLiveReplicas列表:nodesContainingLiveReplicas为包含指定block活跃副本的节点存储DatanodeStorageInfo列表;
3、根据Block实例block从corruptReplicas中获取坏块副本所在数据节点集合nodesCorrupt;
4、根据Block实例block从blocksMap中获取其对应的数据节点存储DatanodeStorageInfo集合,并遍历每一个数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage:
4.1、从数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage中获取数据节点描述信息node;
4.2、从excessReplicateMap集合中获取数据块集合excessBlocks:这些块对数据节点来说是多余的,我们最终会将这些多余的块删除;
4.3、根据数据节点的存储状态确定其是否为可用副本countableReplica;
以下为统计数据块副本情况:
4.4、如果坏块节点集合nodesCorrupt中包含该节点,坏块数corrupt累加;
4.5、如果节点正在退役或者已经退役,退役数decommissioned累加;
4.6、如果多余数据块集合中包含该数据块,则多余数excess累加;
4.7、其他情况下:
4.7.1、将该存储添加到nodesContainingLiveReplicas集合;
4.7.2、累加活跃副本数live;
4.8、将该节点添加到containingNodes集合;
4.9、如果为坏块,跳过;
4.10、如果复制级别不是最高级别,且节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams,跳过;
4.11、如果数据节点getNumberOfBlocksToBeReplicated大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit,跳过;
4.12、如果数据块为多余的数据块,直接跳过;
4.13、如果数据节点为已退役节点,跳过;
4.14、如果数据节点正在退役,且srcNode还未选中,那么选择该数据节点为srcNode,并跳过;
4.15、如果源数据节点srcNode正在退役,则跳过;
4.16、随机选择源数据节点;
5、初始化数据块副本复制统计对象numReplicas;
6、返回块复制源数据节点srcNode。
其中,有两个阈值需要单独说下,如下:
1、maxReplicationStreams:一个给定节点除最高优先级复制外复制流的最大数目,取参数dfs.namenode.replication.max-streams,参数未配置默认为2;
2、replicationStreamsHardLimit:一个给定节点全部优先级复制复制流的最大数目,取参数dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit,参数未配置默认为4。
从上述整理流程中,大致总结如下:
根据block从blocksMap中取数据块所在数据节点存储实例集合并遍历,统计数据块副本情况,包括损坏副本、多余副本、退役副本、活跃副本等,然后损坏副本、多余副本、退役节点直接跳过,这三种情况不能被选中为复制源数据节点,并且还有两种情况,一是如果复制级别不是最高级别,且数据节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams,二是如果数据节点正在复制的数据块数目大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit,这两种情况也直接跳过,不能被选中为复制源数据节点,剩下的,则是随机选择源数据节点,并且其最喜欢选择正在退役的数据节点,这个最喜欢的意思是,选择的方式是随机选择,但是一旦正在退役节点被选中,则源节点不会再做变更,否则还是要通过随机选择来变更的。
HDFS源码分析数据块复制选取复制源节点的更多相关文章
- HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(二)
HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(二)
- HDFS源码分析数据块校验之DataBlockScanner
DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独 ...
- HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(一)
ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: ...
- HDFS源码分析数据块复制之PendingReplicationBlocks
PendingReplicationBlocks实现了所有正在复制的数据块的记账工作.它实现以下三个主要功能: 1.记录此时正在复制的块: 2.一种对复制请求进行跟踪的粗粒度计时器: 3.一个定期识别 ...
- HDFS源码分析数据块汇报之损坏数据块检测checkReplicaCorrupt()
无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplic ...
- HDFS源码分析数据块之CorruptReplicasMap
CorruptReplicasMap用于存储文件系统中所有损坏数据块的信息.仅当它的所有副本损坏时一个数据块才被认定为损坏.当汇报数据块的副本时,我们隐藏所有损坏副本.一旦一个数据块被发现完好副本达到 ...
- jQuery1.9.1源码分析--数据缓存Data模块
jQuery1.9.1源码分析--数据缓存Data模块 阅读目录 jQuery API中Data的基本使用方法介绍 jQuery.acceptData(elem)源码分析 jQuery.data(el ...
- TeamTalk源码分析(十一) —— pc客户端源码分析
--写在前面的话 在要不要写这篇文章的纠结中挣扎了好久,就我个人而已,我接触windows编程,已经六七个年头了,尤其是在我读研的三年内,基本心思都是花在学习和研究windows程序上 ...
- Netty源码分析 (七)----- read过程 源码分析
在上一篇文章中,我们分析了processSelectedKey这个方法中的accept过程,本文将分析一下work线程中的read过程. private static void processSele ...
随机推荐
- kibana-Coordinate Map
1. Visualize 添加图形 2. 选择图形类型 Coordinate Map 3. 选择索引 4. 设定成图的聚合字段 如果有数据,点击右上角的三角形,地图上就会有显示. 5. 保存图形
- MySQL配置参数:wait_timeout
作者:老王 如果你没有修改过MySQL的配置,缺省情况下,wait_timeout 的初始值是. wait_timeout过大有弊端,其体现就是MySQL里大量的SLEEP进程无法及时释放,拖累系统性 ...
- Oracle、SQLServer、ArcSDE怎么查看版本、补丁
http://blog.csdn.net/linghe301/article/details/6712544
- JAVA常见算法题(十八)
package com.xiaowu.demo; /** * 两个乒乓球队进行比赛,各出三人.甲队为a,b,c三人,乙队为x,y,z三人,以抽签决定比赛名单. 有人向队员打听比赛的名单:a说他不和x比 ...
- idea设置断点,对于for循环,到指定次数时停止
断点处右键 参考:https://www.w3cschool.cn/intellij_idea_doc/intellij_idea_doc-hn272f6k.html https://www.w3cs ...
- 【Hadoop】HIVE 数据表 使用
3 使用 3.1 数据导入 3.1.1 可以使用命令行导入,也可以直接上传到HDFS的特定目录 3.1.2 格式问题 3.1.2.1 缺失/不合法字段默认值为NULL 3.1.2.2 最好数据是格式化 ...
- JPEG编码(二)
来自CSDN评论区http://bbs.csdn.net/topics/190980 1. 色彩模型 JPEG 的图片使用的是 YCrCb 颜色模型, 而不是计算机上最常用的 RGB. 关于色彩模型, ...
- 搭建Drupal-8.5.3
环境说明 系统版本 CentOS 6.9 x86_64 软件版本 yum安装nginx 1.10.2 yum安装php 7.2.6(当前的最新版本) yum安装mysql 5.5.60 d ...
- EffectiveJava(6)消除过期对象的引用
消除过期对象的引用 过期引用 – 在操作集合类的时候,未清理过期的对象引用(即:过期引用),常会导致内存泄露.从而报outOfmemory错误. 1.过期对象导致内存泄漏. 2.一旦对象引用过期,清除 ...
- 小计一次linux下渗透方法
本文转自91ri 踩点 目标域名是XX.com 我们的目标是大站,所以主站一般都挺安全的,所以直接寻找二级目录,运气好时能找到一些开源的cms,运气更好点找到个dede啥的,那就…. 我们直接枚举他域 ...