Hadoop RPC详解：透明调用与高效架构

Hadoop学习笔记第三部分深入探讨了Hadoop RPC机制的使用。RPC（Remote Procedure Call），中文称为远程过程调用，是分布式网络通信中常用的技术，它允许程序在不关心底层网络通信细节的情况下，远程调用另一台计算机上的子程序，提供了透明性和高性能的服务。在Hadoop中，所有进程间的交互，如Namenode与Datanode、Jobtracker与Tasktracker，都依赖于RPC。 Hadoop RPC的特点包括： 1. 透明性：客户端像调用本地方法一样调用远程服务，简化了开发者的工作。 2. 高性能：RPC Server支持并发处理多个请求，提高了效率。 3. 控制性：尽管Java自带的RMI框架存在一些局限性，Hadoop选择自定义RPC框架以提供更轻量级且灵活的控制。 Hadoop RPC的基本流程包括客户端发起请求、服务器处理并返回结果的过程，遵循C/S架构。其工作原理涉及到序列化层（使用Hadoop提供的序列化类或自定义Writable类型）、函数调用层（通过动态代理和java反射实现）、网络传输层（基于TCP/IP的Socket机制）以及服务器端框架层（利用Java NIO和事件驱动的I/O模型提升并发处理能力）。 在实际应用中，Hadoop RPC在HDFS操作中起着关键作用，比如读写文件、创建目录等，都是通过RPC机制在Client和Server之间进行。理解并掌握Hadoop RPC对于构建高效、可扩展的分布式系统至关重要。通过学习和实践RPC机制，开发者可以更好地设计和优化Hadoop集群的性能。