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大数据Hadoop生态(8)HDFS的读写数据流程以及机架感知

1.HDFS的写数据流程1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等2.NameNod

1. HDFS的写数据流程

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1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等

2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道

3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3

4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打通后,会从后逐次向前应答,最后应答到客户端,通道建立成功

5.客户端开始上传block,block以packet为单位进行传输,大小为64k,dn1接收到packet后,将packet放入buffer缓冲中,一边往本地磁盘写,一边发送给dn2,dn2接收到后,以同样的方式进行处理和传输给dn3,dn3也进行同样的处理

6.等到block发送完毕后,本次传输结束

2.HDFS的读数据流程

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1. 客户端向NameNode申请文件下载,NameNode检查请求的合法性.如果请求合法,返回可以下载的相应,建立连接通道

2. 客户端请求下载文件,NameNode查询元数据,返回DataNode节点,DataNode节点以拓扑距离排序

3. 客户端请求连接第一个DataNode,应答成功后,DataNode开始以Packet传输数据.

4. 客户端接收Packet,边接收边写入磁盘.

5. 文件传输完成,关闭连接.

 3.机架感知

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通常情况下,如果有三份备份(replication)的话,HDFS的策略是第一个replication在客户端所处的节点上,如果客户端在集群外,从拓扑网络的距离近的节点上随机选一个,第二个replication和第一个replication是同一机架上随机的节点.第三个replication是不同机架上随机的节点

大数据-Hadoop生态(8)-HDFS的读写数据流程以及机架感知


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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