HDFS读文件过程分析:获取文件对应的Block列表
在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时,我们会首先构造一个DataInputStream对象,然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件,也对应着类似的工具类,但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.DFSDataInputStream类来读取HD
在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时,我们会首先构造一个DataInputStream对象,然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件,也对应着类似的工具类,但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.DFSDataInputStream类来读取HDFS上一个文件的一段代码来看,如下所示:
package org.shirdrn.hadoop.hdfs;
import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HdfsFileReader { public static void main(String[] args) { String file = "hdfs://hadoop-cluster-m:8020/data/logs/basis_user_behavior/201405071237_10_10_1_73.log"; Path path = new Path(file); Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs; FSDataInputStream in; BufferedReader reader = null; try { fs = FileSystem.get(conf); in = fs.open(path); // 打开文件path,返回一个FSDataInputStream流对象 reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in)); String line = null; while((line = reader.readLine()) != null) { // 读取文件行内容 System.out.println("Record: " + line); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if(reader != null) reader.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }
基于上面代码,我们可以看到,通过一个FileSystem对象可以打开一个Path文件,返回一个FSDataInputStream文件输入流对象,然后从该FSDataInputStream对象就能够读取出文件的内容。所以,我们从FSDataInputStream入手,详细分析从HDFS读取文件内容的过程,在实际地读取物理数据块之前,首先要获取到文件对应的Block列表元数据信息,整体流程如下图所示:
下面,详细说明整个流程:
创建FSDataInputStream流对象
从一个Path路径对象,能够获取到一个FileSystem对象,然后通过调用FileSystem的open方法打开一个文件流:
public FSDataInputStream open(Path f) throws IOException { return open(f, getConf().getInt("io.file.buffer.size", 4096)); }
由于FileSystem是抽象类,将具体的打开操作留给具体子类实现,例如FTPFileSystem、HarFileSystem、WebHdfsFileSystem等,不同的文件系统具有不同打开文件的行为,我们以DistributedFileSystem为例,open方法实现,代码如下所示:
public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException { statistics.incrementReadOps(1); return new DFSClient.DFSDataInputStream( dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verifyChecksum, statistics)); }
statistics对象用来收集文件系统操作的统计数据,这里使读取文件操作的计数器加1。然后创建了一个DFSClient.DFSDataInputStream对象,该对象的参数是通过DFSClient dfs客户端对象打开一个这个文件从而返回一个DFSInputStream对象,下面,我们看DFSClient的open方法实现,代码如下所示:
public DFSInputStream open(String src, int buffersize, boolean verifyChecksum, FileSystem.Statistics stats) throws IOException { checkOpen(); // Get block info from namenode return new DFSInputStream(src, buffersize, verifyChecksum); }
checkOpen方法就是检查一个标志位clientRunning,表示当前的dfs客户端对象是否已经创建并初始化,在dfs客户端创建的时候该标志就为true,表示客户端正在运行状态。我们知道,当客户端DFSClient连接到Namenode的时候,实际上是创建了一个到Namenode的RPC连接,Namenode作为Server角色,DFSClient作为Client角色,它们之间建立起Socket连接。只有显式调用DFSClient的close方法时,才会修改clientRunning的值为false,实际上真正地关闭了已经建立的RPC连接。
我们看一下创建DFSInputStream的构造方法实现:
DFSInputStream(String src, int buffersize, boolean verifyChecksum) throws IOException { this.verifyChecksum = verifyChecksum; this.buffersize = buffersize; this.src = src; prefetchSize = conf.getLong("dfs.read.prefetch.size", prefetchSize); openInfo(); }
先设置了几个与读取文件相关的参数值,这里有一个预先读取文件的Block字节数的参数prefetchSize,它的值设置如下:
public static final long DEFAULT_BLOCK_SIZE = DFSConfigKeys.DFS_BLOCK_SIZE_DEFAULT; public static final long DFS_BLOCK_SIZE_DEFAULT = 64*1024*1024; defaultBlockSize = conf.getLong("dfs.block.size", DEFAULT_BLOCK_SIZE); private long prefetchSize = 10 * defaultBlockSize;
这个prefetchSize的值默认为10*64*1024*1024=671088640,也就是说,默认预读取一个文件的10个块,即671088640B=640M,如果想要修改这个值,设置dfs.block.size即可覆盖默认值。
然后调用了openInfo方法,从Namenode获取到该打开文件的信息,在openInfo方法中,具体实现如下所示:
synchronized void openInfo() throws IOException { for (int retries = 3; retries > 0; retries--) { if (fetchLocatedBlocks()) { // fetch block success. 如果成功获取到待读取文件对应的Block列表,则直接返回 return; } else { // Last block location unavailable. When a cluster restarts, // DNs may not report immediately. At this time partial block // locations will not be available with NN for getting the length. // Lets retry a few times to get the length. DFSClient.LOG.warn("Last block locations unavailable. " + "Datanodes might not have reported blocks completely." + " Will retry for " + retries + " times"); waitFor(4000); } } throw new IOException("Could not obtain the last block locations."); }
上述代码中,有一个for循环用来获取Block列表。如果成功获取到待读取文件的Block列表,则直接返回,否则,最多执行3次等待重试操作(最多花费时间大于12秒)。未能成功读取文件的Block列表信息,是因为Namenode无法获取到文件对应的块列表的信息,当整个集群启动的时候,Datanode会主动向NNamenode上报对应的Block信息,只有Block Report完成之后,Namenode就能够知道组成文件的Block及其所在Datanode列表的信息。openInfo方法方法中调用了fetchLocatedBlocks方法,用来与Namenode进行RPC通信调用,实际获取对应的Block列表,实现代码如下所示:
private boolean fetchLocatedBlocks() throws IOException, FileNotFoundException { LocatedBlocks newInfo = callGetBlockLocations(namenode, src, 0, prefetchSize); if (newInfo == null) { throw new FileNotFoundException("File does not exist: " + src); } if (locatedBlocks != null && !locatedBlocks.isUnderConstruction() && !newInfo.isUnderConstruction()) { IteratoroldIter = locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator(); Iterator newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator(); while (oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) { if (!oldIter.next().getBlock().equals(newIter.next().getBlock())) { throw new IOException("Blocklist for " + src + " has changed!"); } } } boolean isBlkInfoUpdated = updateBlockInfo(newInfo); this.locatedBlocks = newInfo; this.currentNode = null; return isBlkInfoUpdated; }
调用callGetBlockLocations方法,实际上是根据创建RPC连接以后得到的Namenode的代理对象,调用Namenode来获取到指定文件的Block的位置信息(位于哪些Datanode节点上):namenode.getBlockLocations(src, start, length)。调用callGetBlockLocations方法返回一个LocatedBlocks对象,该对象包含了文件长度信息、List blocks列表对象,其中LocatedBlock包含了一个Block的基本信息:
private Block b; private long offset; // offset of the first byte of the block in the file private DatanodeInfo[] locs; private boolean corrupt;
有了这些文件的信息(文件长度、文件包含的Block的位置等信息),DFSClient就能够执行后续读取文件数据的操作了,详细过程我们在后面分析说明。
通过Namenode获取文件信息
上面,我们提到获取一个文件的基本信息,是通过Namenode来得到的,这里详细分析Namenode是如何获取到这些文件信息的,实现方法getBlockLocations的代码,如下所示:
public LocatedBlocks getBlockLocations(String src, long offset, long length) throws IOException { myMetrics.incrNumGetBlockLocations(); return namesystem.getBlockLocations(getClientMachine(), src, offset, length); }
可以看到,Namenode又委托管理HDFS name元数据的FSNamesystem的getBlockLocations方法实现:
LocatedBlocks getBlockLocations(String clientMachine, String src, long offset, long length) throws IOException { LocatedBlocks blocks = getBlockLocations(src, offset, length, true, true, true); if (blocks != null) { //sort the blocks // In some deployment cases, cluster is with separation of task tracker // and datanode which means client machines will not always be recognized // as known data nodes, so here we should try to get node (but not // datanode only) for locality based sort. Node client = host2DataNodeMap.getDatanodeByHost(clientMachine); if (client == null) { Listhosts = new ArrayList (1); hosts.add(clientMachine); String rName = dnsToSwitchMapping.resolve(hosts).get(0); if (rName != null) client = new NodeBase(clientMachine, rName); } DFSUtil.StaleComparator comparator = null; if (avoidStaleDataNodesForRead) { comparator = new DFSUtil.StaleComparator(staleInterval); } // Note: the last block is also included and sorted for (LocatedBlock b : blocks.getLocatedBlocks()) { clusterMap.pseudoSortByDistance(client, b.getLocations()); if (avoidStaleDataNodesForRead) { Arrays.sort(b.getLocations(), comparator); } } } return blocks; }
跟踪代码,最终会在下面的方法中实现了,如何获取到待读取文件的Block的元数据列表,以及如何取出该文件的各个Block的数据,方法实现代码,这里我做了详细的注释,可以参考,如下所示:
private synchronized LocatedBlocks getBlockLocationsInternal(String src, long offset, long length, int nrBlocksToReturn, boolean doAccessTime, boolean needBlockToken) throws IOException { INodeFile inode = dir.getFileINode(src); // 获取到与待读取文件相关的inode数据 if (inode == null) { return null; } if (doAccessTime && isAccessTimeSupported()) { dir.setTimes(src, inode, -1, now(), false); } Block[] blocks = inode.getBlocks(); // 获取到文件src所包含的Block的元数据列表信息 if (blocks == null) { return null; } if (blocks.length == 0) { // 获取到文件src的Block数,这里=0,该文件的Block数据还没创建,可能正在创建 return inode.createLocatedBlocks(new ArrayList(blocks.length)); } List results; results = new ArrayList (blocks.length); int curBlk = 0; // 当前Block在Block[] blocks数组中的索引位置 long curPos = 0, blkSize = 0; // curPos表示某个block在文件中的字节偏移量,blkSize为Block的大小(字节数) int nrBlocks = (blocks[0].getNumBytes() == 0) ? 0 : blocks.length; // 获取到文件src的Block数,实际上一定>0,但是第一个block大小可能为0,这种情况认为nrBlocks=0 for (curBlk = 0; curBlk 0,所以我觉得这段代码写的稍微有点晦涩) blkSize = blocks[curBlk].getNumBytes(); assert blkSize > 0 : "Block of size 0"; if (curPos + blkSize > offset) { break; } curPos += blkSize; } if (nrBlocks > 0 && curBlk == nrBlocks) // offset >= end of file, 到这里curBlk=0,如果从文件src的第一个Block的字节数累加计算,知道所有的Block的字节数都累加上了,总字节数仍然Datanode映射的列表中,无法读取该Block的Datanode节点数 if (numCorruptNodes != numCorruptReplicas) { LOG.warn("Inconsistent number of corrupt replicas for " + blocks[curBlk] + "blockMap has " + numCorruptNodes + " but corrupt replicas map has " + numCorruptReplicas); } DatanodeDescriptor[] machineSet = null; // 下面的if...else用来获取一个Block所在的Datanode节点 boolean blockCorrupt = false; if (inode.isUnderConstruction() && curBlk == blocks.length - 1 && blocksMap.numNodes(blocks[curBlk]) == 0) { // 如果文件正在创建,当前blocks[curBlk]还没有创建成功(即没有可用的Datanode可以提供该Block的服务),仍然返回待创建Block所在的Datanode节点列表。数据块是在Datanode上存储的,只要Datanode完成数据块的存储后,通过heartbeat将数据块的信息上报给Namenode后,这些信息才会存储到blocksMap中 // get unfinished block locations INodeFileUnderConstruction cons = (INodeFileUnderConstruction) inode; machineSet = cons.getTargets(); blockCorrupt = false; } else { // 文件已经创建完成 blockCorrupt = (numCorruptNodes == numNodes); // 是否当前的Block在所有Datanode节点上的副本都坏掉,无法提供服务 int numMachineSet = blockCorrupt ? numNodes : (numNodes - numCorruptNodes); // 如果是,则返回所有Datanode节点,否则,只返回可用的Block副本所在的Datanode节点 machineSet = new DatanodeDescriptor[numMachineSet]; if (numMachineSet > 0) { // 获取到当前Block所有副本所在的Datanode节点列表 numNodes = 0; for (Iterator it = blocksMap.nodeIterator(blocks[curBlk]); it.hasNext();) { DatanodeDescriptor dn = it.next(); boolean replicaCorrupt = corruptReplicas.isReplicaCorrupt(blocks[curBlk], dn); if (blockCorrupt || (!blockCorrupt && !replicaCorrupt)) machineSet[numNodes++] = dn; } } } LocatedBlock b = new LocatedBlock(blocks[curBlk], machineSet, curPos, blockCorrupt); // 创建一个包含Block的元数据对象、所在Datanode节点列表、起始索引位置(字节数)、健康状况的LocatedBlock对象 if (isAccessTokenEnabled && needBlockToken) { // 如果启用Block级的令牌(Token)访问,则为当前用户生成读模式的令牌信息,一同封装到返回的LocatedBlock对象中 b.setBlockToken(accessTokenHandler.generateToken(b.getBlock(), EnumSet.of(BlockTokenSecretManager.AccessMode.READ))); } results.add(b); // 收集待返回给读取文件的客户端需要的LocatedBlock列表 curPos += blocks[curBlk].getNumBytes(); curBlk++; } while (curPos 我们可以看一下,最后的调用inode.createLocatedBlocks(results)生成LocatedBlocks对象的实现,代码如下所示:
LocatedBlocks createLocatedBlocks(Listblocks) { return new LocatedBlocks(computeContentSummary().getLength(), blocks, isUnderConstruction()); // 通过ContentSummary对象获取到文件的长度 } 客户端通过RPC调用,获取到了文件对应的Block以及所在Datanode列表的信息,然后就可以根据LocatedBlocks来进一步获取到对应的Block对应的物理数据块。
对Block列表进行排序
我们再回到FSNamesystem类,调用getBlockLocationsInternal方法的getBlockLocations方法中,在返回文件block列表LocatedBlocks之后,会对每一个Block所在的Datanode进行的一个排序,排序的基本规则有如下2点:
- Client到Block所在的Datanode的距离最近,这个是通过网络拓扑关系来进行计算,例如Client的网络路径为/dc1/r1/c1,那么路径为/dc1/r1/dn1的Datanode就比路径为/dc1/r2/dn2的距离小,/dc1/r1/dn1对应的Block就会排在前面
- 从上面一点可以推出,如果Client就是某个Datanode,恰好某个Block的Datanode列表中包括该Datanode,则该Datanode对应的Block排在前面
- Block所在的Datanode列表中,如果其中某个Datanode在指定的时间内没有向Namenode发送heartbeat(默认由常量DFSConfigKeys.DFS_NAMENODE_STALE_DATANODE_INTERVAL_DEFAULT定义,默认值为30s),则该Datanode的状态即为STALE,具有该状态的Datanode对应的Block排在后面
基于上述规则排序后,Block列表返回到Client。
Client与Datanode交互更新文件Block列表
我们要回到前面分析的DFSClient.DFSInputStream.fetchLocatedBlocks()方法中,查看在调用该方法之后,是如何执行实际处理逻辑的:
private boolean fetchLocatedBlocks() throws IOException, FileNotFoundException { LocatedBlocks newInfo = callGetBlockLocations(namenode, src, 0, prefetchSize); // RPC调用向Namenode获取待读取文件对应的Block及其位置信息LocatedBlocks对象 if (newInfo == null) { throw new FileNotFoundException("File does not exist: " + src); } if (locatedBlocks != null && !locatedBlocks.isUnderConstruction() && !newInfo.isUnderConstruction()) { // 这里面locatedBlocks!=null是和后面调用updateBlockInfo方法返回的状态有关的 IteratoroldIter = locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator(); Iterator newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator(); while (oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) { // 检查2次获取到的LocatedBlock列表:第2次得到newInfo包含的Block列表,在第2次得到的locatedBlocks中是否发生变化,如果发生了变化,则不允许读取,抛出异常 if (!oldIter.next().getBlock().equals(newIter.next().getBlock())) { throw new IOException("Blocklist for " + src + " has changed!"); } } } boolean isBlkInfoUpdated = updateBlockInfo(newInfo); this.locatedBlocks = newInfo; this.currentNode = null; return isBlkInfoUpdated; } 如果第一次读取该文件时,已经获取到了对应的block列表,缓存在客户端;如果客户端第二次又读取了该文件,仍然获取到一个block列表对象。在两次读取之间,可能存在原文件完全被重写的情况,所以新得到的block列表与原列表完全不同了,存在这种情况,客户端直接抛出IO异常,如果原文件对应的block列表没有变化,则更新客户端缓存的对应block列表信息。
当集群重启的时候(如果允许安全模式下读文件),或者当一个文件正在创建的时候,Datanode向Namenode进行Block Report,这个过程中可能Namenode还没有完全重建好Block到Datanode的映射关系信息,所以即使在这种情况下,仍然会返回对应的正在创建的Block所在的Datanode列表信息,可以从前面getBlockLocationsInternal方法中看到,INode的对应UnderConstruction状态为true。这时,一个Block对应的所有副本中的某些可能还在创建过程中。
上面方法中,调用updateBlockInfo来更新文件的Block元数据列表信息,对于文件的某些Block可能没有创建完成,所以Namenode所保存的关于文件的Block的的元数据信息可能没有及时更新(Datanode可能还没有完成Block的报告),代码实现如下所示:private boolean updateBlockInfo(LocatedBlocks newInfo) throws IOException { if (!serverSupportsHdfs200 || !newInfo.isUnderConstruction() || !(newInfo.locatedBlockCount() > 0)) { // 如果获取到的newInfo可以读取文件对应的Block信息,则返回true return true; } LocatedBlock last = newInfo.get(newInfo.locatedBlockCount() - 1); // 从Namenode获取文件的最后一个Block的元数据对象LocatedBlock boolean lastBlockInFile = (last.getStartOffset() + last.getBlockSize() == newInfo.getFileLength()); if (!lastBlockInFile) { // 如果“文件长度 != 最后一个块起始偏移量 + 最后一个块长度”,说明文件对应Block的元数据信息还没有更新,但是仍然返回给读取文件的该客户端 return true; } // 这时,已经确定last是该文件的最后一个bolck,检查最后个block的存储位置信息 if (last.getLocations().length == 0) { return false; } ClientDatanodeProtocol primary = null; Block newBlock = null; for (int i = 0; i我们看一下,在updateBlockInfo方法中,返回false的情况:Client向Namenode发起的RPC请求,已经获取到了组成该文件的数据块的元数据信息列表,但是,文件的最后一个数据块的存储位置信息无法获取到,说明Datanode还没有及时通过block report将数据块的存储位置信息报告给Namenode。通过在openInfo()方法中可以看到,获取文件的block列表信息有3次重试机会,也就是调用updateBlockInfo方法返回false,可以有12秒的时间,等待Datanode向Namenode汇报文件的最后一个块的位置信息,以及Namenode更新内存中保存的文件对应的数据块列表元数据信息。
我们再看一下,在updateBlockInfo方法中,返回true的情况:
- 文件已经创建完成,文件对应的block列表元数据信息可用
- 文件正在创建中,但是当前能够读取到的已经完成的最后一个块(非组成文件的最后一个block)的元数据信息可用
- 文件正在创建中,文件的最后一个block的元数据部分可读:从Namenode无法获取到该block对应的位置信息,这时Client会与Datanode直接进行RPC通信,获取到该文件最后一个block的位置信息
上面Client会与Datanode直接进行RPC通信,获取文件最后一个block的元数据,这时可能由于网络问题等等,无法得到文件最后一个block的元数据,所以也会返回true,也就是说,Client仍然可以读取该文件,只是无法读取到最后一个block的数据。
这样,在Client从Namenode/Datanode获取到的文件的Block列表元数据已经是可用的信息,可以根据这些信息读取到各个Block的物理数据块内容了,准确地说,应该是文件处于打开状态了,已经准备好后续进行的读操作了。原文地址:HDFS读文件过程分析:获取文件对应的Block列表, 感谢原作者分享。