HDFS写文件过程分析

HDFS是一个分布式文件系统,在HDFS上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同,从宏观上来看,在HDFS文件系统上创建并写一个文件,流程如下图(来自《Hadoop:The Definitive Guide》一书)所示:
hdfs-write-flow
具体过程描述如下:

  1. Client调用DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流(FSDataOutputStream)对象
  2. 通过DistributedFileSystem对象与Hadoop集群的NameNode进行一次RPC远程调用,在HDFS的Namespace中创建一个文件条目(Entry),该条目没有任何的Block
  3. 通过FSDataOutputStream对象,向DataNode写入数据,数据首先被写入FSDataOutputStream对象内部的Buffer中,然后数据被分割成一个个Packet数据包
  4. 以Packet最小单位,基于Socket连接发送到按特定算法选择的HDFS集群中一组DataNode(正常是3个,可能大于等于1)中的一个节点上,在这组DataNode组成的Pipeline上依次传输Packet
  5. 这组DataNode组成的Pipeline反方向上,发送ack,最终由Pipeline中第一个DataNode节点将Pipeline ack发送给Client
  6. 完成向文件写入数据,Client在文件输出流(FSDataOutputStream)对象上调用close方法,关闭流
  7. 调用DistributedFileSystem对象的complete方法,通知NameNode文件写入成功

下面代码使用Hadoop的API来实现向HDFS的文件写入数据,同样也包括创建一个文件和写数据两个主要过程,代码如下所示:

     static String[] contents = new String[] {
          "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa",
          "bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb",
          "cccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc",
          "dddddddddddddddddddddddddddddddd",
          "eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee",
     };
    
     public static void main(String[] args) {
          String file = "hdfs://h1:8020/data/test/test.log";
        Path path = new Path(file);
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = null;
        FSDataOutputStream output = null;
        try {
               fs = path.getFileSystem(conf);
               output = fs.create(path); // 创建文件
               for(String line : contents) { // 写入数据
                    output.write(line.getBytes("UTF-8"));
                    output.flush();
               }
          } catch (IOException e) {
               e.printStackTrace();
          } finally {
               try {
                    output.close();
               } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
               }
          }
     }

结合上面的示例代码,我们先从fs.create(path);开始,可以看到FileSystem的实现DistributedFileSystem中给出了最终返回FSDataOutputStream对象的抽象逻辑,代码如下所示:

  public FSDataOutputStream create(Path f, FsPermission permission,
    boolean overwrite,
    int bufferSize, short replication, long blockSize,
    Progressable progress) throws IOException {

    statistics.incrementWriteOps(1);
    return new FSDataOutputStream
       (dfs.create(getPathName(f), permission, overwrite, true, replication, blockSize, progress, bufferSize), statistics);
  }

上面,DFSClient dfs的create方法中创建了一个OutputStream对象,在DFSClient的create方法:

  public OutputStream create(String src,
                             FsPermission permission,
                             boolean overwrite,
                             boolean createParent,
                             short replication,
                             long blockSize,
                             Progressable progress,
                             int buffersize
                             ) throws IOException {
   ... ...
}

创建了一个DFSOutputStream对象,如下所示:

    final DFSOutputStream result = new DFSOutputStream(src, masked,
        overwrite, createParent, replication, blockSize, progress, buffersize,
        conf.getInt("io.bytes.per.checksum", 512));

下面,我们从DFSOutputStream类开始,说明其内部实现原理。

DFSOutputStream内部原理

打开一个DFSOutputStream流,Client会写数据到流内部的一个缓冲区中,然后数据被分解成多个Packet,每个Packet大小为64k字节,每个Packet又由一组chunk和这组chunk对应的checksum数据组成,默认chunk大小为512字节,每个checksum是对512字节数据计算的校验和数据。
当Client写入的字节流数据达到一个Packet的长度,这个Packet会被构建出来,然后会被放到队列dataQueue中,接着DataStreamer线程会不断地从dataQueue队列中取出Packet,发送到复制Pipeline中的第一个DataNode上,并将该Packet从dataQueue队列中移到ackQueue队列中。ResponseProcessor线程接收从Datanode发送过来的ack,如果是一个成功的ack,表示复制Pipeline中的所有Datanode都已经接收到这个Packet,ResponseProcessor线程将packet从队列ackQueue中删除。
在发送过程中,如果发生错误,所有未完成的Packet都会从ackQueue队列中移除掉,然后重新创建一个新的Pipeline,排除掉出错的那些DataNode节点,接着DataStreamer线程继续从dataQueue队列中发送Packet。
下面是DFSOutputStream的结构及其原理,如图所示:
hdfs-write-internal
我们从下面3个方面来描述内部流程:

  • 创建Packet

Client写数据时,会将字节流数据缓存到内部的缓冲区中,当长度满足一个Chunk大小(512B)时,便会创建一个Packet对象,然后向该Packet对象中写Chunk Checksum校验和数据,以及实际数据块Chunk Data,校验和数据是基于实际数据块计算得到的。每次满足一个Chunk大小时,都会向Packet中写上述数据内容,直到达到一个Packet对象大小(64K),就会将该Packet对象放入到dataQueue队列中,等待DataStreamer线程取出并发送到DataNode节点。

  • 发送Packet

DataStreamer线程从dataQueue队列中取出Packet对象,放到ackQueue队列中,然后向DataNode节点发送这个Packet对象所对应的数据。

  • 接收ack

发送一个Packet数据包以后,会有一个用来接收ack的ResponseProcessor线程,如果收到成功的ack,则表示一个Packet发送成功。如果成功,则ResponseProcessor线程会将ackQueue队列中对应的Packet删除。

DFSOutputStream初始化

首先看一下,DFSOutputStream的初始化过程,构造方法如下所示:

    DFSOutputStream(String src, FsPermission masked, boolean overwrite,
        boolean createParent, short replication, long blockSize, Progressable progress,
        int buffersize, int bytesPerChecksum) throws IOException {
      this(src, blockSize, progress, bytesPerChecksum, replication);

      computePacketChunkSize(writePacketSize, bytesPerChecksum); // 默认 writePacketSize=64*1024(即64K),bytesPerChecksum=512(没512个字节计算一个校验和),

      try {
        if (createParent) { // createParent为true表示,如果待创建的文件的父级目录不存在,则自动创建
          namenode.create(src, masked, clientName, overwrite, replication, blockSize);
        } else {
          namenode.create(src, masked, clientName, overwrite, false, replication, blockSize);
        }
      } catch(RemoteException re) {
        throw re.unwrapRemoteException(AccessControlException.class,
                                       FileAlreadyExistsException.class,
                                       FileNotFoundException.class,
                                       NSQuotaExceededException.class,
                                       DSQuotaExceededException.class);
      }
      streamer.start(); // 启动一个DataStreamer线程,用来将写入的字节流打包成packet,然后发送到对应的Datanode节点上
    }
上面computePacketChunkSize方法计算了一个packet的相关参数,我们结合代码来查看,如下所示:
      int chunkSize = csize + checksum.getChecksumSize();
      int n = DataNode.PKT_HEADER_LEN + SIZE_OF_INTEGER;
      chunksPerPacket = Math.max((psize - n + chunkSize-1)/chunkSize, 1);
      packetSize = n + chunkSize*chunksPerPacket;

我们用默认的参数值替换上面的参数,得到:

      int chunkSize = 512 + 4;
      int n = 21 + 4;
      chunksPerPacket = Math.max((64*1024 - 25 + 516-1)/516, 1);  // 127
      packetSize = 25 + 516*127;

上面对应的参数,说明如下表所示:

参数名称 参数值 参数含义
chunkSize 512+4=516 每个chunk的字节数(数据+校验和)
csize 512 每个chunk数据的字节数
psize 64*1024 每个packet的最大字节数(不包含header)
DataNode.PKT_HEADER_LEN 21 每个packet的header的字节数
chunksPerPacket 127 组成每个packet的chunk的个数
packetSize 25+516*127=65557 每个packet的字节数(一个header+一组chunk)

在计算好一个packet相关的参数以后,调用create方法与Namenode进行RPC请求,请求创建文件:

        if (createParent) { // createParent为true表示,如果待创建的文件的父级目录不存在,则自动创建
          namenode.create(src, masked, clientName, overwrite, replication, blockSize);
        } else {
          namenode.create(src, masked, clientName, overwrite, false, replication, blockSize);
        }

远程调用上面方法,会在FSNamesystem中创建对应的文件路径,并初始化与该创建的文件相关的一些信息,如租约(向Datanode节点写数据的凭据)。文件在FSNamesystem中创建成功,就要初始化并启动一个DataStreamer线程,用来向Datanode写数据,后面我们详细说明具体处理逻辑。

Packet结构与定义

Client向HDFS写数据,数据会被组装成Packet,然后发送到Datanode节点。Packet分为两类,一类是实际数据包,另一类是heatbeat包。一个Packet数据包的组成结构,如图所示:
hdfs-write-packet-structure
上图中,一个Packet是由Header和Data两部分组成,其中Header部分包含了一个Packet的概要属性信息,如下表所示:

字段名称 字段类型 字段长度 字段含义
pktLen int 4 4 + dataLen + checksumLen
offsetInBlock long 8 Packet在Block中偏移量
seqNo long 8 Packet序列号,在同一个Block唯一
lastPacketInBlock boolean 1 是否是一个Block的最后一个Packet
dataLen int 4 dataPos – dataStart,不包含Header和Checksum的长度

Data部分是一个Packet的实际数据部分,主要包括一个4字节校验和(Checksum)与一个Chunk部分,Chunk部分最大为512字节。
在构建一个Packet的过程中,首先将字节流数据写入一个buffer缓冲区中,也就是从偏移量为25的位置(checksumStart)开始写Packet数据的Chunk Checksum部分,从偏移量为533的位置(dataStart)开始写Packet数据的Chunk Data部分,直到一个Packet创建完成为止。如果一个Packet的大小未能达到最大长度,也就是上图对应的缓冲区中,Chunk Checksum与Chunk Data之间还保留了一段未被写过的缓冲区位置,这种情况说明,已经在写一个文件的最后一个Block的最后一个Packet。在发送这个Packet之前,会检查Chunksum与Chunk Data之间的缓冲区是否为空白缓冲区(gap),如果有则将Chunk Data部分向前移动,使得Chunk Data 1与Chunk Checksum N相邻,然后才会被发送到DataNode节点。
我们看一下Packet对应的Packet类定义,定义了如下一些字段:

      ByteBuffer buffer;           // only one of buf and buffer is non-null
      byte[]  buf;
      long    seqno;               // sequencenumber of buffer in block
      long    offsetInBlock;       // 该packet在block中的偏移量
      boolean lastPacketInBlock;   // is this the last packet in block?
      int     numChunks;           // number of chunks currently in packet
      int     maxChunks;           // 一个packet中包含的chunk的个数
      int     dataStart;
      int     dataPos;
      int     checksumStart;
      int     checksumPos; 

Packet类有一个默认的没有参数的构造方法,它是用来做heatbeat的,如下所示:

      Packet() {
        this.lastPacketInBlock = false;
        this.numChunks = 0;
        this.offsetInBlock = 0;
        this.seqno = HEART_BEAT_SEQNO; // 值为-1

        buffer = null;
        int packetSize = DataNode.PKT_HEADER_LEN + SIZE_OF_INTEGER; // 21+4=25
        buf = new byte[packetSize];

        checksumStart = dataStart = packetSize;
        checksumPos = checksumStart;
        dataPos = dataStart;
        maxChunks = 0;
      }

通过代码可以看到,一个heatbeat的内容,实际上只有一个长度为25字节的header数据。通过this.seqno = HEART_BEAT_SEQNO;的值可以判断一个packet是否是heatbeat包,如果seqno为-1表示这是一个heatbeat包。

Client发送Packet数据

可以DFSClient类中看到,发送一个Packet之前,首先需要向选定的DataNode发送一个Header数据包,表明要向DataNode写数据,该Header的数据结构,如图所示:
hdfs-write-transfer-header
上图显示的是Client发送Packet到第一个DataNode节点的Header数据结构,主要包括待发送的Packet所在的Block(先向NameNode分配Block ID等信息)的相关信息、Pipeline中另外2个DataNode的信息、访问令牌(Access Token)和校验和信息,Header中各个字段及其类型,详见下表:

字段名称 字段类型 字段长度 字段含义
Transfer Version short 2 Client与DataNode之间数据传输版本号,由常量DataTransferProtocol.DATA_TRANSFER_VERSION定义,值为17
OP int 4 操作类型,由常量DataTransferProtocol.OP_WRITE_BLOCK定义,值为80
blkId long 8 Block的ID值,由NameNode分配
GS long 8 时间戳(Generation Stamp),NameNode分配blkId的时候生成的时间戳
DNCnt int 4 DataNode复制Pipeline中DataNode节点的数量
Recovery Flag boolean 1 Recover标志
Client Text Client主机的名称,在使用Text进行序列化的时候,实际包含长度len与主机名称字符串ClientHost
srcNode boolean 1 是否发送src node的信息,默认值为false,不发送src node的信息
nonSrcDNCnt int 4 由Client写的该Header数据,该数不包含Pipeline中第一个节点(即为DNCnt-1)
DN2 DatanodeInfo DataNode信息,包括StorageID、InfoPort、IpcPort、capacity、DfsUsed、remaining、LastUpdate、XceiverCount、Location、HostName、AdminState
DN3 DatanodeInfo DataNode信息,包括StorageID、InfoPort、IpcPort、capacity、DfsUsed、remaining、LastUpdate、XceiverCount、Location、HostName、AdminState
Access Token Token 访问令牌信息,包括IdentifierLength、Identifier、PwdLength、Pwd、KindLength、Kind、ServiceLength、Service
CheckSum Header DataChecksum 1+4 校验和Header信息,包括type、bytesPerChecksum

Header数据包发送成功,Client会收到一个成功响应码(DataTransferProtocol.OP_STATUS_SUCCESS = 0),接着将Packet数据发送到Pipeline中第一个DataNode上,如下所示:

           Packet one = null;
          one = dataQueue.getFirst(); // regular data packet
          ByteBuffer buf = one.getBuffer();
          // write out data to remote datanode
          blockStream.write(buf.array(), buf.position(), buf.remaining());

          if (one.lastPacketInBlock) { // 如果是Block中的最后一个Packet,还要写入一个0标识该Block已经写入完成
              blockStream.writeInt(0); // indicate end-of-block
          }

否则,如果失败,则会与NameNode进行RPC调用,删除该Block,并把该Pipeline中第一个DataNode加入到excludedNodes列表中,代码如下所示:

        if (!success) {
          LOG.info("Abandoning " + block);
          namenode.abandonBlock(block, src, clientName);

          if (errorIndex < nodes.length) {
            LOG.info("Excluding datanode " + nodes[errorIndex]);
            excludedNodes.add(nodes[errorIndex]);
          }

          // Connection failed.  Let's wait a little bit and retry
          retry = true;
        }

DataNode端服务组件

数据最终会发送到DataNode节点上,在一个DataNode上,数据在各个组件之间流动,流程如下图所示:
hdfs-write-pipeline-single
DataNode服务中创建一个后台线程DataXceiverServer,它是一个SocketServer,用来接收来自Client(或者DataNode Pipeline中的非最后一个DataNode节点)的写数据请求,然后在DataXceiverServer中将连接过来的Socket直接派发给一个独立的后台线程DataXceiver进行处理。所以,Client写数据时连接一个DataNode Pipeline的结构,实际流程如图所示:
hdfs-write-pipeline-datanodes
每个DataNode服务中的DataXceiver后台线程接收到来自前一个节点(Client/DataNode)的Socket连接,首先读取Header数据:

    Block block = new Block(in.readLong(), dataXceiverServer.estimateBlockSize, in.readLong());
    LOG.info("Receiving " + block + " src: " + remoteAddress + " dest: " + localAddress);
    int pipelineSize = in.readInt(); // num of datanodes in entire pipeline
    boolean isRecovery = in.readBoolean(); // is this part of recovery?
    String client = Text.readString(in); // working on behalf of this client
    boolean hasSrcDataNode = in.readBoolean(); // is src node info present
    if (hasSrcDataNode) {
      srcDataNode = new DatanodeInfo();
      srcDataNode.readFields(in);
    }
    int numTargets = in.readInt();
    if (numTargets < 0) {
      throw new IOException("Mislabelled incoming datastream.");
    }
    DatanodeInfo targets[] = new DatanodeInfo[numTargets];
    for (int i = 0; i < targets.length; i++) {
      DatanodeInfo tmp = new DatanodeInfo();
      tmp.readFields(in);
      targets[i] = tmp;
    }
    Token<BlockTokenIdentifier> accessToken = new Token<BlockTokenIdentifier>();
    accessToken.readFields(in);

上面代码中,读取Header的数据,与前一个Client/DataNode写入Header字段的顺序相对应,不再累述。在完成读取Header数据后,当前DataNode会首先将Header数据再发送到Pipeline中下一个DataNode结点,当然该DataNode肯定不是Pipeline中最后一个DataNode节点。接着,该DataNode会接收来自前一个Client/DataNode节点发送的Packet数据,接收Packet数据的逻辑实际上在BlockReceiver中完成,包括将来自前一个Client/DataNode节点发送的Packet数据写入本地磁盘。在BlockReceiver中,首先会将接收到的Packet数据发送写入到Pipeline中下一个DataNode节点,然后再将接收到的数据写入到本地磁盘的Block文件中。

DataNode持久化Packet数据

在DataNode节点的BlockReceiver中进行Packet数据的持久化,一个Packet是一个Block中一个数据分组,我们首先看一下,一个Block在持久化到磁盘上的物理存储结构,如下图所示:
hdfs-write-block-physical
每个Block文件(如上图中blk_1084013198文件)都对应一个meta文件(如上图中blk_1084013198_10273532.meta文件),Block文件是一个一个Chunk的二进制数据(每个Chunk的大小是512字节),而meta文件是与每一个Chunk对应的Checksum数据,是序列化形式存储。

写文件过程中Client/DataNode与NameNode进行RPC调用

Client在HDFS文件系统中写文件过程中,会发生多次与NameNode节点进行RPC调用来完成写数据相关操作,主要是在如下时机进行RPC调用:

  • 写文件开始时创建文件:Client调用create在NameNode节点的Namespace中创建一个标识该文件的条目
  • 在Client连接Pipeline中第一个DataNode节点之前,Client调用addBlock分配一个Block(blkId+DataNode列表+租约)
  • 如果与Pipeline中第一个DataNode节点连接失败,Client调用abandonBlock放弃一个已经分配的Block
  • 一个Block已经写入到DataNode节点磁盘,Client调用fsync让NameNode持久化Block的位置信息数据
  • 文件写完以后,Client调用complete方法通知NameNode写入文件成功
  • DataNode节点接收到并成功持久化一个Block的数据后,DataNode调用blockReceived方法通知NameNode已经接收到Block

具体RPC调用的详细过程,可以参考源码。

Creative Commons License

本文基于署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0许可协议发布,欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名时延军(包含链接:http://shiyanjun.cn),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问,请与我联系

评论(22): “HDFS写文件过程分析

  1. 非常受教!不过楼主我两个问题想请教一下:1)看过很多资料都说各个数据节点都是pipeline的,但是假设副本数为3,数据节点为10,那样的话并不是每一个节点都存有同一个块的数据的对吧?如果是这样的话按照这种水龙头一样的ack确认是怎样的布局的呢?或者说各个数据节点真的是一个接连着一个的么?2)一个文件传到集群的时候,是首先文件的全部数据块传到某一个设为primary的数据节点,然后再决定把副本发送给另外哪些节点的么?
    期待您的回答!
    ps:读了您的几篇文章,非常有帮助!希望楼主坚持写下去!

    • 明白下面几点,你就应该知道是怎么回事了:
      1、数据在HDFS上存储的基本单位是Block,默认大小64M;
      2、数据在Client和DataNode之间传输数据的基本单位是Packet,默认最大为65557B;
      3、数据传输Pipeline,宏观上看是Block Pipeline,但是微观上其实是Packet Pipeline。

      • 谢谢楼主,我觉得您的回答解决了我第一个问题,也就是针对每一个block,namenode给出了可以写入的几个datanode的列表,这几个datanode形成传输pipeline,以packet为单位传输数据,是么?
        但是第二个问题我还有点疑问,我对您的回答的理解是,在传输数据的时候是对每个块都选择一个作为primary的数据节点,而不是对一个文件来选择一个作为primary的数据节点,是么?

        • 肯定是以Block为单位,选择DataNode列表去存储数据。
          在向HDFS写文件的时候,对于每一个Block(DFSClient会计算什么时候够一个Block大小),DFSClient都需要向NameNode进行一次RCP通信,申请分配(allocate)Block,而NameNode会返回一个可用的DataNode列表,DFSClient将该Block写入到这个DataNode列表中节点上。
          建议读读源码。

  2. 你好,看了几篇hadoop写的文章之后, 看看我的理解是否有些偏差。

    1. Client在向hadoop写数据, 把数据封装成packet放入到dataQueue队列中,通过DataStreamer线程进行发送,假设副本为3
    数据发送到DataNode-1中,然后由DataNode-1将数据传递到DataNode-2,DataNode-3。等待响应线程处理,再次逆流而上
    DataNode-3响应 -> DataNode-2,最终DataNode-1响应回去客户端。

    上边其实就是备份一些操作,假设10就往10个节点写。当每次写完一个blockSize大小的时候就会清除(这里有段代码控制,有点忘记了)。

    在写数据的时候,其实是往本地写。

    • 嗯,大体逻辑差不多是这样的。后面你说“清除”,应该是每写一个block之前会向NameNode发送RPC请求申请分配block,写完之后如果还有数据,再次申请下一个block。

  3. 请问“基于Socket连接发送到按特定算法选择的HDFS集群中一组DataNode”这个具体实现在哪一部分代码里?

    • RPC调用NameNode的addBlock方法时,使用BlockPlacementPolicy(默认实现BlockPlacementPolicyDefault)来选择(方法chooseTarget)待分配的block放置在哪些节点上,可以查看源码。

  4. 楼主你好,请教几个问题。
    1:如果默认block是64m,但文件很小比如10m。那么存储这个文件的block是只有10m,还是可以继续用别的小文件填满64m?
    2:如果1是只有10m,是不是如果我的文件都小于blocksize,那么实际的block大小就都小于blocksize,这个值就是一个block允许的最大值?
    3:如果1可以继续填满,能简单阐述下原理吗?
    4:如果我的文件远小于64m,那么会对磁盘寻址效率有怎样影响?或者说对集群效率有怎样负面影响?除了namenode维护的block列表多了以外~
    问题问的比较肤浅~
    麻烦楼主方便的时候解答下~
    多谢~

    • 一个文件小于blocksize,那就一个文件一个block,不会追加。
      进行MR计算的时候,每个split要启动一个Map,如果小文件太多,启动Map的开销可能比实际计算这个split的开销还要大。

      • 感谢耐心解答~
        追加个问题~
        hdfs的一个block的数据在磁盘上是连续存储的吗?
        如果不是,连续存储的单位是os的block吗?

        • 是连续的,你可以看一下磁盘存储目录下面类似blk_1082986999这样名字的文件,这就是一个block的数据

  5. 您好,想请教您一个问题:block的地址能否获取,就是能用用IO流处理额那种地址。我实验了split.getpath 和 getlocation都不是我想要的地址。谢谢!

      • 谢谢回复。getFileBlockLocations方法好像只能查到文件所有的block处在那个哪个datanode上。我想如果能在程序里得到当前block的ID,加上我自定义的hadoop/data/ 目录,就能组成一个路径。怎么得到当前的blockId呢,我不太会写啊,谢谢您~

        • 我经验好像是会生成在配置文件中配置的路径下,比如/tmp/../blockId,就是实际上这个路径是你自己配置好了的,但是这个blockID应该不是那么容易得到的吧,或者说不一定是你想要的那个块的

  6. 赞博主~

    再请教博主一个问题,我在往hdfs里写文件的时候发现这样一个现象:

    当写文件的程序运行完成的时候,系统监控里依然能看到在写磁盘的操作,再过一会才会停止。此时程序已经执行完成,在hdfs里也能看到写入的文件,但写磁盘的操作仍在进行中。

    这个现象总是出现的。

    我猜测是虽然程序已经执行完成,在hdfs里也能看到写入的文件,但是还是有block的备份未被写完。
    不知我的猜测是否成立呢

  7. 你好,我最近在做一个hdfs读写性能测试的实验,包括降级读的过程。Hadoop自带的测试工具无法测试出降级读的吞吐率,所以需要人工分析。
    对于hdfs的文件写入过程,可以理解为从调用filterFileSystem类中的create方法开始,到调用该类中的close方法结束吗?
    此外,对于hdfs的文件读取过程,可以理解为从调用DFSClient类中的open方法开始,到调用该类的close方法结束吗?

    • 调用create方法是创建一个文件,并返回一个stream,调用stream的write方法开始写入文件。调用close,完成写文件。
      读的过程也是类似的。

      • 好的,谢谢博主,我之前有点没说清楚。
        我主要是在做一个Hadoop读写性能的对比试验。具体来说,主要是想对比Hadoop0.20.203原始版本跟Facebook二次开发的hdfs raid版本的读写性能差异。在《Hadoop 权威指南》一书上提到,对于hdfs的文件写入过程,客户端是调用DistributedFileSystem类中的create方法开始。在跟同学讨论时,同学说在hdfs raid那个版本中,对于hdfs的文件写入过程,是从调filterFileSystem类中的create方法开始,我也不确定,所以想向博主求证一下。
        在明确了读写流程后,才可以修改下代码,加入一个时间的统计。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

您可以使用这些HTML标签和属性: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>