从零开始的Hadoop学习（六）| HDFS读写流程、NN和2NN工作机制、DataNode工作机制

1. HDFS的读写流程（面试重点）

1.1 HDFS写数据流程

1.1.1 剖析文件写入

在这里插入图片描述

（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。

1.1.2 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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

1.1.3 机架感知（副本存储节点选择）

1）机架感受说明

（1）官方说明

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/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 the local machine if the writer is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a node in a different (remote) rack, and the last on a different node in the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which generally improves write performance. The chance of rack failure is far less than that of node failure; this policy does not impact data reliability and availability guarantees. However, it does reduce the aggregate network bandwidth used when reading data since a block is placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and the other third are evenly distributed across the remaining racks. This policy improves write performance without compromising data reliability or read performance.

（2）源码说明

Crtl + n 查找BlockPlacementPolicyDefault，在该类中查找chooseTargetInOrder方法。

2）Hadoop3.1.3 副本节点选择
在这里插入图片描述

1.2 HDFS 读数据流程

在这里插入图片描述

（1）客户端通过 DistributedFileSystem 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。

2. NameNode 和 SecondaryNameNode

2.1 NN 和 2NN 工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率很高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过 FsImage 和 Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

NameNode工作机制

在这里插入图片描述

1）第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。

2）第二阶段：Secondary NameNode 工作

（1）Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要CheckPoint。直接带回 NameNode 是否检查结果。

（2）Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。

（3）NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。

（4）将滚动钱的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生产新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。

（8）NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。

2.2 Fsimage 和 Edits 解析

Fsimage 和 Edits 概念
在这里插入图片描述

1）oiv 查看 Fsimage 文件

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs
oiv            apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev            apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

（3）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。

<inode><id>16386</id><type>DIRECTORY</type><name>user</name><mtime>1512722284477</mtime><permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16387</id><type>DIRECTORY</type><name>atguigu</name><mtime>1512790549080</mtime><permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission><nsquota>-1</nsquota><dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode><id>16389</id><type>FILE</type><name>wc.input</name><replication>3</replication><mtime>1512722322219</mtime><atime>1512722321610</atime><perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize><permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission><blocks><block><id>1073741825</id><genstamp>1001</genstamp><numBytes>59</numBytes></block></blocks>
</inode >

思考：可以看出，Fsimage 中没有记录块所对应 DataNode，为什么？

在集群启动后，要求 DataNode 上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

2）oev 查看 Edit 文件

（1）基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

（2）案例实操

[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS><EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION><RECORD><OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE><DATA><TXID>129</TXID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD</OPCODE><DATA><TXID>130</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>16407</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943607866</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>true</OVERWRITE><PERMISSION_STATUS><USERNAME>atguigu</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS><RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>0</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE><DATA><TXID>131</TXID><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE><DATA><TXID>132</TXID><GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE><DATA><TXID>133</TXID><PATH>/hello7.txt</PATH><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>0</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID><RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID></DATA></RECORD><RECORD><OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE><DATA><TXID>134</TXID><LENGTH>0</LENGTH><INODEID>0</INODEID><PATH>/hello7.txt</PATH><REPLICATION>2</REPLICATION><MTIME>1512943608761</MTIME><ATIME>1512943607866</ATIME><BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE><CLIENT_NAME></CLIENT_NAME><CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE><OVERWRITE>false</OVERWRITE><BLOCK><BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID><NUM_BYTES>25</NUM_BYTES><GENSTAMP>1016</GENSTAMP></BLOCK><PERMISSION_STATUS><USERNAME>atguigu</USERNAME><GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME><MODE>420</MODE></PERMISSION_STATUS></DATA></RECORD>
</EDITS >

思考：NameNode 如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？

2.3 CheckPoint 时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次。

[hdfs-deafult.xml]

<property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600s</value>
</property>

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode 执行一次。

<property><name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name><value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name><value>60s</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property>

3. DataNode

3.1 DataNode 工作机制

在这里插入图片描述

（1）一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。

（2）DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上报所有的块信息。

DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时

<property><name>dfs.blockreport.intervalMsec</name><value>21600000</value><description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>

DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时

<property><name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name><value>21600s</value><description>Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk.Support multiple time unit suffix(case insensitive), as describedin dfs.heartbeat.interval.</description>
</property>

（3）心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分组没有收到某个 DataNode的心跳，则认为该节点不可用。

（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

6.2 数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号(1)和绿灯信号(0)，但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？

如下是 DataNode 节点保证数据完整性的方法。

（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算 CheckSum。

（2）如果计算后的 CheckSum，与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。

（3）Client 读取其他 DataNode 上的Block。

（4）常见的校验算法src(32)，md5(128)，sha1(160)

（5）DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。
在这里插入图片描述

6.3 掉线时限参数设置

在这里插入图片描述

需要注意的是 hdfs-site.xml 配置文件中的 heartbeat.recheck.interval 的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval 的单位为秒。

<property><name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name><value>300000</value>
</property><property><name>dfs.heartbeat.interval</name><value>3</value>
</property>