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HDFS架构简介
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。本文基于Hadoop 2.7.3源码，分析本地文件推送（新建/追加）到的HDFS客户端逻辑。
- HDFS架构主要包含两种类型的节点：NameNode和DataNode。
- NameNode，其实就是名字节点，其功能类似于我们常用的磁盘文件系统中的inode。对于HDFS而言，NameNode相当于“目录管理器”和“inode表”。
- NameNode保存两类关键的映射表：
- 名字空间表：从文件名到数据块（DataBlock）的映射，这部分数据保存在NameNode服务器的磁盘。
- inode表：从数据块（DataBlock）到机器的映射，包括每一个数据块保存在哪一个或者哪几个机器上。这部分数据在每次重启NameNode的时候都会和DataNode通讯并重建。
- 对于Hadoop 2.7.3而言，一个DataBlock默认是128MB，所以一个文件可能需要N个DataBlock来存储，那么名字空间表很可能是一个文件名映射到一个DataBlock的数组。
- 关于这两张表如何协作定位文件：
- 当使用文件名访问文件时，NameNode会查询名字空间表，根据这个文件名获取它所有内容对应的DataBlock列表（是不是很类似于单机磁盘的数据访问）。此时inode表会查询每一个DataBlock的信息，包括它所在的位置（DataNode的IP+端口）、DataBlock的ID和时间戳以及里面数据的长度（<=128MB）等。
- 这个DataBlock列表返回到客户端，客户端根据每个DataBlock上的信息（线索），分别连接到每个DataNode上，获取上面存储的数据。
- 客户端与NameNode、NameNode与DataNode的连接，全部都是通过ProtoBuf的RPC调用来实现的。关于ProtoBuf可以参考这里。例如，下面就是追加文件的append请求的RPC协议：
//摘自hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/proto/ClientNamenodeProtocol.proto
//RPC请求
rpc append(AppendRequestProto) returns(AppendResponseProto);
//请求报文
message AppendRequestProto {
required string src = 1;
required string clientName = 2;
optional uint32 flag = 3; // bits set using CreateFlag
}
//应答报文
message AppendResponseProto {
optional LocatedBlockProto block = 1;
optional HdfsFileStatusProto stat = 2;
}
HDFS写文件Pipeline机制
HDFS在对文件的写入方面，只允许数据追加到文件末尾，而不允许在文件中间修改文件。因为在文件中间修改文件，需要涉及文件锁、数据块之类的比较复杂的逻辑。
Hadoop的文件按照DataBlock分块，并以DataBlock为单位做冗余（负载均衡）。HDFS可以指定一个复制因子（replication），默认是保存3份，根据dfs.replication配置项配置。
下面分析HDFS写文件的Pipeline流程（蓝色线表示用于通讯，红色线表示数据的传输路线）：
- ①客户端发送请求到NameNode，请求写文件/新建数据块。
- NameNode收到请求后，会给客户端分配一个数据块，其ID是
blk_123456，并指明DataBlock各个拷贝所在的各个DataNode的IP和端口（图中是分别存在于三个DataNode中）。 - 这一系列的DataNode称为Pipeline，也就是数据传输的管道，也就是【DataNode_1:50010, DataNode_2:50010, DataNode_3:50010】。
- ②客户端收到数据块的信息，开始对DataNode发起写的请求，请求报文包括要写的数据块，要写的数据大小等等。请求成功后，发送数据到第一个DataNode，也就是图中的DataNode_1，在该请求中包含DataBlock各个拷贝的地址（包含DataNode2和DataNode3的地址）：【DataNode_1:50010, DataNode_2:50010, DataNode_3:50010】，发送完成之后等待DataNode_1返回的ACK报文。
- ③DataNode_1收到数据后，保存数据，并把数据发送到DataNode_2，Pipeline修改为【DataNode_2:50010, DataNode_3:50010】，发送完成之后等待DataNode_2返回的ACK报文。
- ④DataNode_2收到数据后，把数据发送到DataNode_3，Pipeline修改为【DataNode_3:50010】，发送完成之后等待DataNode_2返回的ACK报文。
- ⑤DataNode_3发现Pipeline中只有自己，不再有下游的DataNode节点，于是处理完成之后只需要返回ACK到Pipeline的上游节点，即DataNode_2。
- ⑥DataNode_2收到DataNode_3的ACK，于是把ACK发送到Pipeline的上游节点，即DataNode_1。
- ⑦DataNode_1收到DataNode_2的ACK，把ACK发送到Pipeline的上游节点，即客户端。
数据发送至此完成。
HDFS文件推送客户端
要把本地文件推送到HDFS，可以通过以下两个命令实现：
hadoop fs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
hadoop fs -put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>
跟踪调用堆栈发现，这两个命令最终是调用DFSOutputStream.java中的代码实现文件的拷贝。
辅助发送的相关类和数据结构
这份代码里面包含了一些用于辅助发送的类：
DFSOutputStream：实现了发送数据的主流程，最主要是继承自FSOutputSummer这个虚拟类的接口方法writeChunk。DataStreamer：继承自Daemon的后台线程，主要实现数据的流式发送。ResponseProcessor：同样继承自Daemon的后台线程，主要实现对已发送数据包的ACK报文的接收。
还有一些保存发送数据相关信息的数据结构：
DFSPacket：表示发送出去的一个数据包，包含相应的请求头部以及相关标志位。LinkedList<DFSPacket> dataQueue：用于保存待发送的数据包。它是主线程*DFSOutputStream和发送线程DataStreamer之间生产者-消费者关系的共享数据结构。LinkedList<DFSPacket> ackQueue：用于保存已经发送的数据包。发出去的数据包还要等待DataNode返回ACK才可以被认为是发送成功。它是发送线程DataStreamer与ACK接收线程ResponseProcessor之间生产者-消费者关系的共享数据结构。BlockConstructionStage stage：这是一个状态变量，整个发送流程就相当于一个状态机。
看完上面的数据结构，整个数据发送流程就很明显了：
DFSOutputStream把数据组装成DFSPacket对象，放入dataQueue；然后等待发送线程DataStreamer发送到DataNode；DataStreamer发送之后，把DFSPacket对象移动到ackQueue，等待ACK线程ResponseProcessor在收到对应的ACK之后把该DFSPacket从队列移除。
下面主要分析DFSOutputStream.java这个客户端代码的执行流程。
数据发送的主要流程
newStreamForCreate/newStreamForAppend这两个静态函数用于创建DFSOutputStream对象。一个是用于新建文件，一个用于追加到现有的文件。两个函数主要差别在于，前者需要新建一个文件（发送create的RPC请求到NameNode），后者直接通过发送append的RPC请求到NameNode，在返回报文中获取文件最后的一个数据块并开始写入。newStreamForCreate/newStreamForAppend这两个函数返回一个DFSOutputStream的对象，然后被org.apache.hadoop.io.IOUtils.copyBytes()调用DFSOutputStream的writeChunk接口函数，把本地的数据块发送出去。下面主要看writeChunk函数。这个函数的参数主要包括数据的缓冲区、要发送的数据在DataBlock中的offset、还有数据的校验等。
