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:
具体过程描述如下:
- Client调用DistributedFileSystem对象的create方法,创建一个文件输出流(FSDataOutputStream)对象
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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:
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:
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:
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:
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:
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:
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。

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。
我想知道怎么使用MapReduce批量上传文件!!都是小文件!
可以压缩打包成一个大文件上传,如果压缩文件是splittable的,对MapReduce计算很有优势的。
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。
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。
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。
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
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!
你试试FileSystem的getFileBlockLocations方法。
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
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
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。
博主你好,我有一个疑问就是,假设客户端为非集群上的机器,然后向集群写入数据的时候,在Pipeline中,上游的datanode在接收到每个packet的时候,是会等到管道中最后一个datanode验证了这个数据包的检验和,并且返回的ack表示正确的时候将数据写入到磁盘呢。还是怎么的???
图画的赞,用什么工具画的
想问一下当一个chunk不够512字节时, 是怎么算checksum的?
感谢!!
博主你好,我在做一个zipOutputStream写入hdfs的流式写入,将FSDataOutputStream包在zipOutputStream中,想中间加缓冲流来着但是感觉FSDataOutputSream中有缓冲区,因此是不是可以不用加这个缓冲流?io.file.buffer.size和dfs.client-write-packet-size这两个参数,第一个是不是你说的内部缓冲区的大小?如果要加快写入的话参数应该怎样抉择呢。。