大数据系列2：Hdfs的读写操作

在前文大数据系列1：一文初识Hdfs中，我们对Hdfs有了简单的认识。

在本文中，我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程，为后续追踪读写流程的源码做准备。

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Hdfs 架构

首先来个Hdfs的架构图，图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作。

对于一个客户端而言，对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作，接下来就去看看整个流程是怎么走的。

下面我们由浅及深，分为简单流程，详细流程分别介绍读写过程

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简单流程

读请求流程

客户端需要读取数据的时候，流程大致如下：

1. Client向NameNode发起读请求
2. NameNode收到读请求后，会返回元数据，包括请求文件的数据块在DataNode的具体位置。
3. Client根据返回的元数据信息，找到对应的DataNode发起读请求
4. DataNode收到读请求后，会返回对应的Block数据给Client。

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写请求流程

客户端需要写入数据的时候，流程大致如下：

1. Client向NameNode发起写请求，其中包含写入的文件名，大小等。
2. NameNode接收到信息，NameNode会将文件的信息存储到本地，同时判断客户端的权限、以及文件是否存在等信息，验证通过后NameNode返回数据块可以存储的DataNode信息。
3. 客户端会切割文件为多个Block，将每个Block写入DataNode，在DataNode之间通过管道，对Block做数据备份。

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详细流程

读请求流程

客户端需要读取数据的时候，流程大致如下：

1. 客户端通过调用FileSystem的open()方法来读取文件。、
2. 这个对象是DistributedFileSystem的一个实例，通过远程调用（RPC）与NameNode沟通，会向NameNode请求需要读写文件文件的Block位置信息。
3. NameNode会进行合法性校验，然后返回Block位置信息，每一个Block都会返回存有该副本的DataNode地址，并且会根据DtaNode与Client的距离进行排序（这里的距离是指集群网络拓扑的距离，也是尽可能满足数据本地性的要求）
4. DistributedFileSystem会返回一个支持文件定位的输入流FSDataInputStream给客户端，其中封装着DFSInputStream对象，该对象管理者DataNode和NameNode之间的I/O
5. Client对这个输入流调用read（）方法
6. DFSInputStream存储了文件中前几个块的DataNode地址，然后在文件第一个Block所在的DataNode中连接最近的一个DtaNode。通过对数据流反复调用read(),可以将数据传输到客户端。
7. 当到到Block的终点的时候，DFSInputStream会关闭与DataNode的链接。然后搜寻下一个Block的DataNode重复6、7步骤。在Client看来，整个过程就是一个连续读取过程。
8. 当完成所有Block的读取后，Client会对FSDataInputStream调用close()

Client 读取数据流的时候，Block是按照DFSInputStream与DataNode打开新的连接的顺序读取的。
并且在有需要的时候，还会请求NameNode返回下一个批次Blocks的DataNode信息

在DFSInputStream与DataNode交互的时候出现错误，它会尝试选择这个Block另一个最近的DataNode，并且标记之前的DataNode避免后续的Block继续在该DataNode上面出错。

DFSInputStream也会对来自DataNode数据进行校验，一旦发现校验错误，也会从其他DataNode读取该Bclock的副本，并且向NamaNode上报Block错误信息。

整个流程下来，我们可以发现Client直接连接到DataNode检索数据并且通过NameNode知道每个Block的最佳DataNode。

这样设计有一个好处就是：

因为数据流量分布在集群中的所有DataNode上，所以允许Hdfs扩展到大量并发Client.

与此同时，NamaNode只需要响应Block的位置请求(这些请求存储在内存中，非常高效)，
而不需要提供数据。

否则随着客户端数量的快速增加，NameNode会成为成为性能的瓶颈。

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读请求流程

客户端需要写入数据的时候，流程大致如下：

1. Client通过create()方法调用DistributedFileSystem 的create()
2. DistributedFileSystem通过RPC向NameNode请求建立在文件系统的明明空间中新建一个文件，此时只是建立了一个空的文件加，并没有Block。
3. NameNode接收到crete请求后，会进行合法性校验，比如是否已存在相同文件，Client是否有相关权限。如果校验通过，NameNode会为新文件创建一个记录，并返回一些可用的DataNode。否则客户端抛出一个IOException
4. DistributedFileSystem 会返回一个FSDataOutputStream个Client，与读取数据类似，FSDataOutputStream封装了一个DFSOutputStream，负责NameNode与DataNode之间交互。
5. Client调用write()
6. DFSOutputStream会将数据切分为一个一个packets，并且将之放入一个内部队列(data queue)，这个队列会被DataStreamer消费，DataStreamer通过选择一组合合适DataNodes来写入副本，并请求NameNode分配新的数据块。与此同时，DFSOutputStream还维护一个等待DataNode确认的内部包队列(ack queue)
7. 这些DataNodes会被组成一个管道(假设备份数量为3)
8. 一旦pipeline建立，DataStreamer 将data queue中存储的packet流式传入管道的第一个DataNode，第一个DataNode存储Packet并将之转发到管道中的第二个DataNode，同理，从第二个DataNode转发到管道中的第三个DataNode。
9. 当所一个packet已经被管道中所有的DataNode确认后，该packet会从ack queue移除。
10. 当Client完成数据写入，调用close(),此操作将所有剩余的数据包刷新到DataNode管道,等待NameNode返回文件写入完成的确认信息。
11. NameNode已经知道文件是由哪个块组成的(因为是DataStreamer请求NameNode分配Block的)，因此，它只需要等待Block被最小限度地复制，最后返回成功。

如果在写入的过程中发生了错误，会采取以下的操作：

1. 关闭管道，并将所有在ack queue中的packets加到 data queue的前面，避免故障节点下游的DataNode发生数据丢失。
2. 给该Block正常DataNode一个新的标记，将之告知NameNode，以便后续故障节点在恢复后能删除已写入的部分数据。
3. 将故障节点从管道中移除，剩下的两个正常DataNodes重新组成管道，剩余的数据写入正常的DataNodes。
4. 当NameNode发现备份不够的时候，它会在另一个DataNode上创建一个副本补全，随后该Blcok将被视为正常

针对多个DataNode出现故障的情况，我们只要设置 dfs.NameNode.replication.min的副本数(默认为1)，Block将跨集群异步复制，直到达到其目标复制因子( dfs.replication,默认为3)为止.

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通俗易懂的理解

上面的读写过程可以做一个类比，

NameNode 可以看做是一个仓库管理员；
DataNode 可以看作是仓库；

管理员负责管理商品，记录每个商品所在的仓库；
仓库负责存储商品，同时定期向管理员上报自己仓库中存储的商品；
此处的商品可以粗略的理解为我们的数据。

管理员只能有一个，而仓库可以有多个。

当我们需要出库的时候，得先去找管理员，在管理员处取得商品所在仓库的信息；
我们拿着这个信息到对应仓库提取我们需要的货物。

当我们需要入库的时候，也需要找管理员，核对权限后告诉我们那些仓库可以存储；
我们根据管理员提供的仓库信息，将商品入库到对应的仓库。

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存在的问题

上面是关于Hdfs读写流程介绍，虽然我分了简单和详细，但是实际的读写比这个过程复杂得多。

比如如何切块？
为何小于块大小的文件按照实际大小存储？
备份是如何实现的？
Block的结构等等。

这些内容会在后续的源码部分详细解答。

此外，有人也许发现了，前文大数据系列1：一文初识Hdfs中Hdfs架构的介绍和本文读写的流程的介绍中，存在一个问题。

就是NameNode的单点故障问题。虽然之前有SecondaryNameNode 辅助NameNode合并fsiamge和edits，但是这个还是无法解决NameNode单点故障的问题。
很多人听过HA(High Availability) 即高可用，误以为高可用就是SecondaryNameNode，其实并不是。

在下一篇文章中会介绍Hdfs高可用的实现方式。

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