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2013年(7)

2012年(17)

分类: HADOOP

2013-08-12 00:39:44

原文地址:HDFS 数据流 作者:blue_1110

1.拓扑距离

这里简单讲下hadoop的网络拓扑距离的计算
在大数量的情景中,带宽是稀缺资源,如何充分利用带宽,完美的计算代价开销以及限制因素都太多。hadoop给出了这样的解决方案:

计算两个节点间的间距,采用最近距离的节点进行操作,如果你对数据结构比较熟悉的话,可以看出这里是距离测量算法的一个实例。
如果用数据结构表示的话,这里可以表示为tree,两个节点的距离计算就是寻找公共祖先的计算。
在现实情况下比较典型的情景如下,
tree结构的节点由数据中心data center,这里表示为d1,d2,机架rack,这里表示为r1,r2,r3,还有服务器节点node,这里表示为n1,n2,n3,n4
1.distance(d1/r1/n1,d1/r1/n1)=0 (相同节点)
2.distance(d1/r1/n1,d1/r1/n2)=2 (相同机架不同节点)
3.distance(d1/r1/n1,d1/r2/n3)=4 (相同数据中心不同机架)
4.distance(d1/r1/n1,d2/r3/n4)=6 (不同数据中心) 

2.副本存放

先来定义一下,namenode节点选择一个datanode节点去存储block副本得过程就叫做副本存放,这个过程的策略其实就是在可靠性和读写带宽间得权衡。那么我们来看两个极端现象:
1.把所有的副本存放在同一个节点上,写带宽是保证了,但是这个可靠性是完全假的,一旦这个节点挂掉,数据就全没了,而且跨机架的读带宽也很低。
2.所有副本打散在不同的节点上,可靠性提高了,但是带宽有成了问题。
即使在同一个数据中心也有很多种副本存放方案,0.17.0版本中提供了一个相对较为均衡的方案,1.x之后副本存放方案已经是可选的了。
我们来讲下hadoop默认的方案:
1.把第一副本放在和客户端同一个节点上,如果客户端不在集群中,那么就会随即选一个节点存放。
2.第二个副本会在和第一个副本不同的机架上随机选一个
3.第三个副本会在第二个副本相同的机架上随机选一个不同的节点
4.剩余的副本就完全随机节点了。
如果重复因子是3的话,就会形成下图这样的网络拓扑:

可以看出这个方案比较合理:
1.可靠性:block存储在两个机架上
2.写带宽:写操作仅仅穿过一个网络交换机
3.读操作:选择其中得一个机架去读
4.block分布在整个集群上。

3.读文件解析

图解读文件的数据流

1.首先调用FileSystem对象的open方法,其实是一个DistributedFileSystem的实例
2.DistributedFileSystem通过rpc获得文件的第一批个block的locations,同一block按照重复数会返回多个locations,这些locations按照hadoop拓扑结构排序,距离客户端近的排在前面.
3.前两步会返回一个FSDataInputStream对象,该对象会被封装成DFSInputStream对象,DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方法,DFSInputStream最会找出离客户端最近的datanode并连接(参考第一小节)。
4.数据从datanode源源不断的流向客户端。
5.如果第一块的数据读完了,就会关闭指向第一块的datanode连接,接着读取下一块。这些操作对客户端来说是透明的,客户端的角度看来只是读一个持续不断的流。
6.如果第一批block都读完了,DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location,然后继续读,如果所有的块都读完,这时就会关闭掉所有的流。

如果在读数据的时候,DFSInputStream和datanode的通讯发生异常,就会尝试正在读的block的排第二近的datanode,并且会记录哪个datanode发生错误,剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。DFSInputStream也会检查block数据校验和,如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点,然后DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像

该设计的方向就是客户端直接连接datanode来检索数据并且namenode来负责为每一个block提供最优的datanode,namenode仅仅处理block location的请求,这些信息都加载在namenode的内存中,hdfs通过datanode集群可以承受大量客户端的并发访问。

4.写文件解析

图解写文件的数据流

1.客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法创建新文件
2.DistributedFileSystem通过RPC调用namenode去创建一个没有blocks关联的新文件,创建前,namenode会做各种校验,比如文件是否存在,客户端有无权限去创建等。如果校验通过,namenode就会记录下新文件,否则就会抛出IO异常.
3.前两步结束后会返回FSDataOutputStream的对象,象读文件的时候相似,FSDataOutputStream被封装成DFSOutputStream.DFSOutputStream可以协调namenode和datanode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet,然后排成队列data quene。
4.DataStreamer会去处理接受data quene,他先问询namenode这个新的block最适合存储的在哪几个datanode里(参考第二小节),比如重复数是3,那么就找到3个最适合的datanode,把他们排成一个pipeline.DataStreamer把packet按队列输出到管道的第一个datanode中,第一个datanode又把packet输出到第二个datanode中,以此类推。
5.DFSOutputStream还有一个对列叫ack quene,也是有packet组成,等待datanode的收到响应,当pipeline中的所有datanode都表示已经收到的时候,这时akc quene才会把对应的packet包移除掉。
如果在写的过程中某个datanode发生错误,会采取以下几步:1) pipeline被关闭掉;2)为了防止防止丢包ack quene里的packet会同步到data quene里;3)把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删掉;4)block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode中;5)namenode找到另外的datanode去创建这个块的复制。当然,这些操作对客户端来说是无感知的。
6.客户端完成写数据后调用close方法关闭写入流
7.DataStreamer把剩余得包都刷到pipeline里然后等待ack信息,收到最后一个ack后,通知datanode把文件标示为已完成。

另外要注意得一点,客户端执行write操作后,写完得block才是可见的,正在写的block对客户端是不可见的,只有调用sync方法,客户端才确保该文件被写操作已经全部完成,当客户端调用close方法时会默认调用sync方法。是否需要手动调用取决你根据程序需要在数据健壮性和吞吐率之间的权衡。
5.
数据完整性
IO操作过程中难免会出现数据丢失或脏数据,数据传输得量越大出错得几率越高。校验错误最常用得办法就是传输前计算一个校验和,传输后计算一个校验和,两个校验和如果不相同就说明数据存在错误,比较常用得错误校验码是.

hdfs数据完整性

hdfs写入的时候计算出校验和,然后每次读的时候再计算校验和。要注意的一点是,hdfs每固定长度就会计算一次校验和,这个值由io.bytes.per.checksum指定,默认是512字节。因为CRC32是32位即4个字节,这样校验和占用的空间就会少于原数据的1%。1%这个数字在hadoop中会经常看到。以后有时间会整理一份hadoop和1%不得不说的故事。
datanode在存储收到的数据前会校验数据的校验和,比如收到客户端的数据或者其他副本传过来的数据。客户端写入数据到hdfs时的数据流,在管道的最后一个datanode会去检查这个校验和,如果发现错误,就会抛出ChecksumException到客户端。
客户端从datanode读数据的时候一样要检查校验和,而且每个datanode还保存了检查校验和的日志,客户端的每一次校验都会记录到日志中。
除了读写操作会检查校验和以外,datanode还跑着一个后台进程(DataBlockScanner)来定期校验存在在它上面的block,因为除了读写过程中会产生数据错误以外,硬件本身也会产生数据错误,比如说位衰减(bit rot)。
如果客户端发现有block坏掉呢,会怎么恢复这个坏的块,主要分几步:
1.客户端在抛出ChecksumException之前会把坏的block和block所在的datanode报告给namenode
2.namenode把这个block标记为已损坏,这样namenode就不会把客户端指向这个block,也不会复制这个block到其他的datanode。
3.namenode会把一个好的block复制到另外一个datanode
4.namenode把坏的block删除掉
如果出于一些原因在操作的时候不想让hdfs检查校验码,在调用FileSystem的open方法前调用setVerityCheckSum方法,并设为为false即可,命令行下可以使用-ignoreCrc参数。

实现

LocalFileSystem继承自ChecksumFileSystem,已经实现了checksum功能,checksum的信息存储在与文件名同名的crc文件中,发现错误的文件放在bad_files文件夹中。如果你确认顶层系统已经实现了checksum功能,那么你就没必要使用LocalFileSystem,改为用RowLocalFileSystem。可以通过更改fs.file.impl=org.apache.hadoop.fs.RawLoacalFileSystem全局指定,也可以通过代码直接实例化。
  1. Configuration conf=...  
  2.        FileSystem fs=new RawLocalFileSystem();  
  3.        fs.initialize(null, conf);  
如果其他的FileSystem想拥有checksum功能的话,只需要用ChecksumFileSystem包装一层即可:
[java] view plaincopy
  1. FileSystem rawFs=...  
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