1.概述

　　從HDFS的應用層面來看，我們可以非常容易的使用其API來操作HDFS，實現目錄的建立、刪除，檔案的上傳下載、刪除、追加（Hadoop2.x版本以後開始支援）等功能。然而僅僅侷限與程式碼層面是不夠的，瞭解其實現的具體細節和過程是很有必要的，本文筆者給大家從以下幾個方面進行剖析：

• Create

• Delete

• Read

• Write

• Heartbeat

　　下面開始今天的內容分享。

2.Create

　　在HDFS上實現檔案的建立，該過程並不複雜，Client到NameNode的相關操作，如：修改檔名，建立檔案目錄或是子目錄等，而這些操作只涉及Client和NameNode的互動，過程如下圖所示：

　　我們很熟悉，在我們使用Java 的API去操作HDFS時，我們會在Client端透過呼叫HDFS的FileSystem例項，去完成相應的功能，這裡我們不討論FileSystem和DistributedFileSystem和關係，留在以後在閱讀這部分原始碼的時候在去細說。而我們知道，在使用API實現建立這一功能時是非常方便的，程式碼如下所示：

public static void mkdir(String remotePath) throws IOException {
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    Path path = new Path(remotePath);
    fs.create(path);
    fs.close();
}

　　在程式碼層面上，我們只需要獲取操作HDFS的例項即可，呼叫其建立方法去實現目錄的建立。但是，其中的實現細節和相關步驟，我們是需要清楚的。在我們使用HDFS的FileSystem例項時，DistributedFileSystem物件會透過IPC協議呼叫NameNode上的mkdir()方法，讓NameNode執行具體的建立操作，在其指定的位置上建立新的目錄，同時記錄該操作並持久化操作記錄到日誌當中，待方法執行成功後，mkdir()會返回true表示建立成功來結束建立過程。在此期間，Client和NameNode不需要和DataNode進行資料互動。

3.Delete

　　在執行建立的過程當中不涉及DataNode的資料互動，而在執行一些較為複雜的操作時，如刪除，讀、寫操作時，需要DataNode來配合完成對應的工作。下面以刪除HDFS的檔案為突破口，來給大家展開介紹。刪除流程圖如下所示：

　　在使用API操作刪除功能時，我使用以下程式碼，輸入要刪除的目錄地址，然後就發現HDFS上我們所指定的刪除目錄就被刪除了，而然其中的刪除細節和過程卻並不一定清楚，刪除程式碼如下所示：

public static void rmr(String remotePath) throws IOException {
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    Path path = new Path(remotePath);    boolean status = fs.delete(path, true);
    LOG.info("Del status is [" + status + "]");
    fs.close();
}

　　透過閱讀這部分刪除的API實現程式碼，程式碼很簡單，呼叫刪除的方法即可完成刪除功能。但它是如何完成刪除的，下面就為大家這剖析一下這部分內容。

　　在NameNode執行delete()方法時，它只是標記即將要刪除的Block（操作刪除的相關記錄是被記錄並持久化到日誌當中的，後續的相關HDFS操作都會有此記錄，便不再提醒），NameNode是被動服務的，它不會主動去聯絡儲存這些資料的Block的DataNode來立即執行刪除。而我們可以從上圖中發現，在DataNode向NameNode傳送心跳時，在心跳的響應中，NameNode會透過DataNodeCommand來命令DataNode執行刪除操作，去刪除對應的Block。而在刪除時，需要注意，整個過程當中，NameNode不會主動去向DataNode傳送IPC呼叫，DataNode需要完成資料刪除，都是透過DataNode傳送心跳得到NameNode的響應，獲取DataNodeCommand的執行命令。

4.Read

　　在讀取HDFS上的檔案時，Client、NameNode以及DataNode都會相互關聯。按照一定的順序來實現讀取這一過程，讀取過程如下圖所示：

　　透過上圖，讀取HDFS上的檔案的流程可以清晰的知道，Client透過例項開啟檔案，找到HDFS叢集的具體資訊（我們需要操作的是ClusterA，還是ClusterB，需要讓Client端知道），這裡會建立一個輸入流，這個輸入流是連線DataNode的橋樑，相關資料的讀取Client都是使用這個輸入流來完成的，而在輸入流建立時，其建構函式中會透過一個方法來獲取NameNode中DataNode的ID和Block的位置資訊。Client在拿到DataNode的ID和Block位置資訊後，透過輸入流去讀取資料，讀取規則按照“就近原則”，即：和最近的DataNode建立聯絡，Client反覆呼叫read方法，並將讀取的資料返回到Client端，在達到Block的末端時，輸入流會關閉和該DataNode的連線，透過向NameNode獲取下一個DataNode的ID和Block的位置資訊（若物件中為快取Block的位置資訊，會觸發此步驟，否則略過）。然後拿到DataNode的ID和Block的位置資訊後，在此連線最佳的DataNode，透過此DataNode的讀資料介面，來獲取資料。

　　另外，每次透過向NameNode回去Block資訊並非一次性獲取所有的Block資訊，需得多次透過輸入流向NameNode請求，來獲取下一組Block得位置資訊。然而這一過程對於Client端來說是透明的，它並不關係是一次獲取還是多次獲取Block的位置資訊，Client端在完成資料的讀取任務後，會透過輸入流的close()方法來關閉輸入流。

　　在讀取的過程當中，有可能發生異常，如：節點掉電、網路異常等。出現這種情況，Client會嘗試讀取下一個Block的位置，同時，會標記該異常的DataNode節點，放棄對該異常節點的讀取。另外，在讀取資料的時候會校驗資料的完整性，若出現校驗錯誤，說明該資料的Block已損壞，已損壞的資訊會上報給NameNode，同時，會從其他的DataNode節點讀取相應的副本內容來完成資料的讀取。Client端直接聯絡NameNode，由NameNode分配DataNode的讀取ID和Block資訊位置，NameNode不提供資料，它只處理Block的定位請求。這樣，防止由於Client的併發資料量的迅速增加，導致NameNode成為系統“瓶頸”（磁碟IO問題）。

5.Write

　　HDFS的寫檔案過程較於建立、刪除、讀取等，它是比較複雜的一個過程。下面，筆者透過一個流程圖來為大家剖析其中的細節，如下圖所示：

　　Client端透過例項的create方法建立檔案，同時例項建立輸出流物件，並透過遠端呼叫，通知NameNode執行建立命令，建立一個新檔案，執行此命令需要進行各種校驗，如NameNode是否處理Active狀態，被建立的檔案是否存在，Client建立目錄的許可權等，待這些校驗都透過後，NameNode會建立一個新檔案，完成整個此過程後，會透過例項將輸出流返回給Client。

　　這裡，我們需要明白，在向DataNode寫資料的時候，Client需要知道它需要知道自身的資料要寫往何處，在茫茫Cluster中，DataNode成百上千，寫到DataNode的那個Block塊下，是Client需要清楚的。在透過create建立一個空檔案時，輸出流會向NameNode申請Block的位置資訊，在拿到新的Block位置資訊和版本號後，輸出流就可以聯絡DataNode節點，透過寫資料流建立資料流管道，輸出流中的資料被分成一個個檔案包，並最終打包成資料包發往資料流管道，流經管道上的各個DataNode節點，並持久化。

　　Client在寫資料的檔案副本預設是3份，換言之，在HDFS叢集上，共有3個DataNode節點會儲存這份資料的3個副本，客戶端在傳送資料時，不是同時發往3個DataNode節點上寫資料，而是將資料先傳送到第一個DateNode節點，然後，第一個DataNode節點在本地儲存資料，同時推送資料到第二個DataNode節點，依此類推，直到管道的最後一個DataNode節點，資料確認包由最後一個DataNode產生，並逆向回送給Client端，在沿途的DataNode節點在確認本地寫入成功後，才會往自己的上游傳遞應答資訊包。這樣做的好處總結如下：

• 分攤寫資料的流量：由每個DataNode節點分攤寫資料過程的網路流量。

• 降低功耗：減小Client同時傳送多份資料到DataNode節點造成的網路衝擊。

　　另外，在寫完一個Block後，DataNode節點會透過心跳上報自己的Block資訊，並提交Block資訊到NameNode儲存。當Client端完成資料的寫入之後，會呼叫close()方法關閉輸出流，在關閉之後，Client端不會在往流中寫資料，因而，在輸出流都收到應答包後，就可以通知NameNode節點關閉檔案，完成一次正常的寫入流程。

　　在寫資料的過程當中，也是有可能出現節點異常。然而這些異常資訊對於Client端來說是透明的，Client端不會關心寫資料失敗後DataNode會採取哪些措施，但是，我們需要清楚它的處理細節。首先，在發生寫資料異常後，資料流管道會被關閉，在已經傳送到管道中的資料，但是還沒有收到確認應答包檔案，該部分資料被重新新增到資料流，這樣保證了無論資料流管道的哪個節點發生異常，都不會造成資料丟失。而當前正常工作的DateNode節點會被賦予新的版本號，並通知NameNode。即使，在故障節點恢復後，上面只有部分資料的Block會因為Blcok的版本號與NameNode儲存的版本號不一致而被刪除。之後，在重新建立新的管道，並繼續寫資料到正常工作的DataNode節點，在檔案關閉後，NameNode節點會檢測Block的副本數是否達標，在未達標的情況下，會選擇一個新的DataNode節點並複製其中的Block，建立新的副本。這裡需要注意的是，DataNode節點出現異常，只會影響一個Block的寫操作，後續的Block寫入不會收到影響。

6.Heartbeat

　　前面說過，NameNode和DataNode之間資料互動，是透過DataNode節點向NameNode節點傳送心跳來獲取NameNode的操作指令。心跳傳送之前，DataNode需要完成一些步驟之後，才能傳送心跳，流程圖如下所示：

　　從上圖來看，首先需要向NameNode節點傳送校驗請求，檢測是否NameNode節點和DataNode節點的HDFS版本是否一致（有可能NameNode的版本為2.6，DataNode的版本為2.7，所以第一步需要校驗版本）。在版本校驗結束後，需要向NameNode節點註冊，這部分的作用是檢測該DataNode節點是否屬於NameNode節點管理的成員之一，換言之，ClusterA的DataNode節點不能直接註冊到ClusterB的NameNode節點上，這樣保證了整個系統的資料一致性。在完成註冊後，DataNode節點會上報自己所管理的所有的Block資訊到NameNode節點，幫助NameNode節點建立HDFS檔案Block到DataNode節點對映關係（即儲存Meta），在完成此流程之後，才會進入到心跳上報流程。

　　另外，如果NameNode節點長時間接收不到DataNode節點到心跳，它會認為該DataNode節點的狀態處理Dead狀態。如果NameNode有些命令需要DataNode配置操作（如：前面的刪除指令），則會透過心跳後的DataNodeCommand這個返回值，讓DataNode去執行相關指令。

7.總結

　　簡而言之，關於HDFS的建立、刪除、讀取以及寫入等流程，可以一言以蔽之，內容如下：

• Create：Client直接與NameNode互動，不涉及DataNode

• Delete：Client將刪除指令存於NameNode，DataNode透過心跳獲取NameNode的操作指令

• Read：Client透過NameNode獲取讀取資料的位置，找到DataNode節點對應的Block位置讀取資料

• Write：Client透過NameNode後區寫資料的位置，找到DataNode節點對應的Block位置進行寫入