Hadoop文件读取的示例分析

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                客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是分布式系统(步骤1)的一个实例。DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode，以确定文件起始块的位置(步骤2)，对于每一个块，namenode返回存有该块复本的datanode地址，此外，这些datanode（比如，在一个MapReduce任务中），并保存有相应数据库的一个复本时，该节点将本地datanode中读取数据。DistributedFileSystem累返回一个FSDataInputStream对象(一个支持文件定位的输入流)给客户端并读取数据。FSDataInputStream类转而封装DFSInputStream对象，该对象管理着datanode和namenode的I/O，接着，客户端对这个输入流调用read()方法(步骤3)。存储着文件起始块的datanode地址的DFSInputStream随机连接距离最近的datanode。通过对数据流反复调用read()方法，可以将数据从datanode传输到客户端(步骤4).到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与该datanode的连接，然后需找下一个块的最近datanode（步骤5）。客户端只需要读取连续的流，并且操作对于客户端都是透明的。客户端从流中读取数据时，块是按照打开DFSInputStream与datanode新建连接的顺序读取的，它也需要询问namenode来检索下一批所需快的datanode的位置，一旦客户端完成读取，就对FSDataInputStream调用close()方法(步骤6)。在读取数据的时候，如果DFSInputStream在与datanode通信时遇到错误，它便会尝试从这个快的另外一个最领近datanode读取数据。它也会机主那个故障datanode，以保证以后不会反复读取该节点上后续的块。DFSInputStream也会通过校验和确认从datanode发来的数据是否完整。如果发现一个损坏的块，它就会在DFSInputStream视图从其他datanode读取一个块的复本之前通知namenode。这个设计的一个重点是：namenode告知客户端每个块中最近的datanode，并让客户端直接联系该datanode且检索锁具。由于数据流分散在该集群中的所有datanode，所以这种设计能使HDFS可扩展到大量的并发客户端。同时，namenode仅需要相应块位置的请求(这些信息存储在内存中，因而非常高效)，而无需相应数据请求，否则随着客户端数据的增长，namenode很快会变为一个瓶颈。

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新闻标题：Hadoop文件读取的示例分析
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