HDFS数据写入流程?
时间: 2024-01-23 08:03:28 浏览: 26
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统,它的数据写入流程如下:
1. 客户端向NameNode请求写入数据,NameNode返回一个可用的DataNode列表,客户端选择其中一个DataNode作为目标节点。
2. 客户端将数据分成一个个数据块,并按照顺序写入目标DataNode,如果第一个DataNode写满了,就写入下一个DataNode,直到所有数据块都写完。
3. 每个DataNode在写入数据时,都会创建一个本地副本,并在写入后向NameNode汇报自己的副本信息。
4. 当所有数据块都写入完毕后,客户端向NameNode发送一个完成写入的请求,NameNode会将所有数据块的副本信息记录到元数据中。
5. 如果有数据块的副本数量不足或某个DataNode宕机,NameNode会通知客户端重新写入这些数据块,客户端会选择其他可用的DataNode进行写入。
6. 当客户端需要读取数据时,它会向NameNode请求可用的DataNode列表,然后从一个DataNode读取数据块,如果读取失败,会尝试从其他DataNode读取。
相关问题
简述apache hadoop3.x中HDFS的数据写入流程
当客户端向HDFS写入数据时,HDFS将数据拆分成固定大小的数据块(默认大小为128MB)。然后,HDFS将这些数据块写入不同的数据节点,并且每个数据块被写入多个数据节点以保证数据的可靠性。
具体的写入流程如下:
1. 客户端发送写请求给NameNode。
2. NameNode验证客户端的权限,并返回响应给客户端。此响应中包含了所有需要写入的数据块的数据节点信息。
3. 客户端将数据块发送给第一个数据节点。这个数据节点被称为Primary DataNode。
4. Primary DataNode收到数据块后,将数据块写入本地磁盘,并向其他数据块副本所在的节点发送复制请求。
5. 其他数据节点收到复制请求后,将数据块从Primary DataNode复制到本地磁盘上。
6. 当所有数据块副本都被写入成功后,Primary DataNode向客户端发送响应,表示数据已经写入成功。
7. 客户端收到响应后,会向NameNode发送一个数据块写入完成的确认请求。
8. NameNode收到确认请求后,会将数据块的元数据信息更新,并返回响应给客户端。
这样,一个完整的数据写入流程就完成了。这个过程中,HDFS通过数据块的副本机制,保证了数据的可靠性和容错性。同时,通过将数据块分散在不同的节点上,也提高了数据的读写性能。
HDFS的数据读写流程
HDFS(Hadoop Distributed File System)的数据读写流程如下:
1. 客户端向NameNode发出读取请求。
2. NameNode查找该文件所在的数据块,并返回数据块所在的DataNode列表给客户端。
3. 客户端按照DataNode列表的顺序依次连接DataNode,并向DataNode发出读取请求。
4. DataNode读取数据块,并将数据块发送给客户端。
5. 客户端将接收到的数据块进行拼接,得到完整的文件。
6. 客户端向NameNode发出写入请求。
7. NameNode查找该文件所在的数据块,并返回数据块所在的DataNode列表给客户端。
8. 客户端按照DataNode列表的顺序依次连接DataNode,并向DataNode发出写入请求。
9. DataNode接收到写入请求后,将数据块写入本地磁盘,并向客户端发送写入成功的响应。
10. 客户端按照DataNode列表的顺序依次向DataNode发送数据块。
11. DataNode接收到数据块后,将其写入本地磁盘。
12. 写入成功后,DataNode向客户端发送写入成功的响应。
13. 客户端向NameNode发出关闭文件的请求。
14. NameNode将文件的元数据更新,并向客户端发送关闭成功的响应。
以上就是HDFS的数据读写流程,可以看出,HDFS具有数据分布式存储、数据冗余备份、高容错性等特点。