Hadoop2源码分析-HDFS核心模块分析
1.概述
这篇博客接着《Hadoop2源码分析-RPC机制初识》 来讲述,前面我们对MapReduce、序列化、RPC进行了分析和探索,对Hadoop V2的这些模块都有了大致的了解,通过对这些模块的研究,我们明白了MapReduce的运行流程以及内部的实现机制,Hadoop的序列化以及它的通信 机制(RPC)。今天我们来研究另一个核心的模块,那就是Hadoop的分布式文件存储系统——HDFS,下面是今天分享的内容目录:
- HDFS简述
- NameNode
- DataNode
接下来,我们开始今天的分享内容。
2.HDFS简述
HDFS全称Hadoop Distributed File System,在HDFS中有几个基本的概念,首先是它的数据块(Block),HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理 大数据集的。这些程序仅写一次数据,一次或多次读数据请求,并且这些读操作要求满足流式传输速度。HDFS支持文件的一次写多次读操作。HDFS中典型的 块大小是64MB,一个HDFS文件可以被被切分成多个64MB大小的块,如果需要,每一个块可以分布在不同的数据节点上。HDFS 中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间。
HDFS提供了一个可操作文件系统的抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem,该类被划分在Hadoop-
Common部分,其源码地址为:hadoop-2.6.0-src/hadoop-common-project/hadoop-common/src
/main/java/org/apache/hadoop/fs/FileSystem.java,如下是FileSystem的部分源码,如下所示:
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public abstract class FileSystem extends Configured implements Closeable {
// 代码内容省略
// ...
}
我们可以使用着抽象类,去操作HDFS系统上的内容,实现代码如下所示:
private static void dfs() {
FileSystem fs = null;
try {
fs = FileSystem.get(conf);// get file object
FileStatus[] list = fs.listStatus(new Path("/"));// file status list
for (FileStatus file : list) {
LOGGER.info(file.getPath().getName());// print file names
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
LOGGER.error("Get hdfs path has error,msg is " + e.getMessage());
} finally {
try {
if (fs != null) {
fs.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
LOGGER.error("Close fs object has error,msg is " + e.getMessage());
}
}
}
下面,我们来看另一个概念是元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode),这2个是HDFS的核心模块,下面我们分别来看看这2个核心模块。
3.NameNode
NN节点用来管理文件系统的NameSpace,将所有的文件和文件夹的Meta保存在一个文件系统中,是HDFS中文件目录和文件分配的管理者,保存的重要信息如下所示:
在HDFS集群上可能包含成百上千个DataNode(简称DN)节点,这些DN节点定时和NameNode(简称NN)节点保持通信,接受 NN节点的一些指令,为了减小NN的压力,NN上并不永久存储那个DN上报的数据块信息,而是通过DN上报的状态来更新NN上的映射表信息。DN和NN建 立连接后,会和NN保持心跳,心跳返回的信息包含了NN对DN的一些指令信息,如删除数据,复制数据到其他的DN节点。值得注意的是NN不会主动去请求 DN,这是一个严格意义上的C/S架构模型,同时,客户端在操作HDFS集群时,DN节点会互相配合,保证数据的一致性。
NN节点信息存储,部分截图信息如下所示:
4.DataNode
下面我们来分析一下DN的实现,DN的实现包含以下部分,一部分是对本地Block的管理,另一部分就是和其他的Entity进行数据交互。首
先,我们先看本地的Block管理部分。我们在搭建Hadoop集群时,会指定Block的存储路径,我们可以找到配置的存储路径,在hdfs-
site.xml文件下,内容路径如下所示:
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/dfs/data</value>
</property>
然后,我们进入到DN节点上,找到对应的存储目录,如下图所示:
这里面in_use.lock的作用是做一个排斥操作,在对应的应用上面加锁。然后current目录存放的是当前有效的Block,进入到current目录后,出现如下图所示的目录:
VERSION存放着一些文件的Meta,接着还有一系列的Block文件和Meta文件,Block文件是存储了HDFS中的数据的。存储的
Block,一个Block在多个DN节点上有备份,其备份参数可以调节,在hdfs-site.xml文件中,属性设置如下所示:
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
首先,我们来看DateNode的类,部分代码如下所示:
@VisibleForTesting
@InterfaceAudience.Private
public static DataNode createDataNode(String args[], Configuration conf,
SecureResources resources) throws IOException {
DataNode dn = instantiateDataNode(args, conf, resources);// init dn
if (dn != null) {
dn.runDatanodeDaemon();// register to nn and back to dn thread
}
return dn;
}
/** Instantiate a single datanode object, along with its secure resources.
* This must be run by invoking{@link DataNode#runDatanodeDaemon()}
* subsequently.
*/
public static DataNode instantiateDataNode(String args [], Configuration conf,
SecureResources resources) throws IOException {
if (conf == null)
conf = new HdfsConfiguration();
if (args != null) {
// parse generic hadoop options
GenericOptionsParser hParser = new GenericOptionsParser(conf, args);
args = hParser.getRemainingArgs();
}
if (!parseArguments(args, conf)) {
printUsage(System.err);
return null;
}
Collection<StorageLocation> dataLocations = getStorageLocations(conf);
UserGroupInformation.setConfiguration(conf);
SecurityUtil.login(conf, DFS_DATANODE_KEYTAB_FILE_KEY,
DFS_DATANODE_KERBEROS_PRINCIPAL_KEY);
return makeInstance(dataLocations, conf, resources);
}
static DataNode makeInstance(Collection<StorageLocation> dataDirs,
Configuration conf, SecureResources resources) throws IOException {
LocalFileSystem localFS = FileSystem.getLocal(conf);
FsPermission permission = new FsPermission(
conf.get(DFS_DATANODE_DATA_DIR_PERMISSION_KEY,
DFS_DATANODE_DATA_DIR_PERMISSION_DEFAULT));
DataNodeDiskChecker dataNodeDiskChecker =
new DataNodeDiskChecker(permission);
List<StorageLocation> locations =
checkStorageLocations(dataDirs, localFS, dataNodeDiskChecker);
DefaultMetricsSystem.initialize("DataNode");
assert locations.size() > 0 : "number of data directories should be > 0";
return new DataNode(conf, locations, resources);// create dn obejct
}
public void runDatanodeDaemon() throws IOException {
blockPoolManager.startAll();
// start dataXceiveServer
dataXceiverServer.start();
if (localDataXceiverServer != null) {
localDataXceiverServer.start();
}
ipcServer.start();
startPlugins(conf);
}
public static void secureMain(String args[], SecureResources resources) {
int errorCode = 0;
try {
StringUtils.startupShutdownMessage(DataNode.class, args, LOG);
DataNode datanode = createDataNode(args, null, resources);
if (datanode != null) {
datanode.join();
} else {
errorCode = 1;
}
} catch (Throwable e) {
LOG.fatal("Exception in secureMain", e);
terminate(1, e);
} finally {
// We need to terminate the process here because either shutdown was called
// or some disk related conditions like volumes tolerated or volumes required
// condition was not met. Also, In secure mode, control will go to Jsvc
// and Datanode process hangs if it does not exit.
LOG.warn("Exiting Datanode");
terminate(errorCode);
}
}
- Main函数入口
下面给出DN类的Main函数入口,代码片段如下所示:
public static void main(String args[]) {
if (DFSUtil.parseHelpArgument(args, DataNode.USAGE, System.out, true)) {
System.exit(0);
}
secureMain(args, null);
}
5.总结
在研究HDFS的相关模块时,这里需要明白各个模块的功能及作用,这里为大家介绍了DN类的部分代码片段,以及给代码片段重要部分添加了代码注释,若是大家需要了解详细的相关流程及代码,可以阅读Hadoop的HDFS部分的源代码。
6.结束语
这篇博客就和大家分享到这里,如果大家在研究学习的过程当中有什么问题,可以加群进行讨论或发送邮件给我,我会尽我所能为您解答,与君共勉!