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Hadoop 复制模型 - DataStreamer/Namenode

coder 2024-01-06 原文

首先，感谢您阅读我的问题!

我目前正在研究 Hadoop 的复制模型，但我已无路可走。我从“Oreilly Hadoop 权威指南第 3 版 2012 年 1 月”一书中学习。要提出这个问题，我首先需要阅读本书下面的文字。

在第 73 页，有以下内容:

“DistributedFileSystem 返回一个FSDataOutputStream 供客户端 Hadoop 分布式文件系统开始向其中写入数据。就像读取的情况一样，FSDataOutputStream> 包装一个 DFSOutput Stream，它处理与数据节点和名称节点的通信。当客户端写入数据(第 3 步)时，

DFSOutputStream 将其拆分为数据包，并将其写入称为数据队列的内部队列。数据队列由 Data Streamer 使用，其职责是通过选择合适的数据节点列表来要求名称节点分配新 block 来存储副本。”*

如您所见，DFSOutputStream 有一个数据包数据队列。数据队列正在被请求名称节点分配新 block 的 DataStreamer 使用。

我的问题:

这是如何工作的？

Namenode如何分配新 block ？

同样的问题，不同的提问:Namenode 如何创建合适的 Datanode 列表？

我在互联网上或书中找不到任何相关内容。这本书从高层次解释了这个过程。

非常感谢您花时间帮助我，谢谢!

最佳答案

看看Apache HDFS Design

比如当复制因子为3时，HDFS的放置策略如下grepcode 

** The class is responsible for choosing the desired number of targets
 * for placing block replicas.
 * The replica placement strategy is that if the writer is on a datanode,
 * the 1st replica is placed on the local machine, 
 * otherwise a random datanode. The 2nd replica is placed on a datanode
 * that is on a different rack. The 3rd replica is placed on a datanode
 * which is on a different node of the rack as the second replica.
 */
@InterfaceAudience.Private
public class BlockPlacementPolicyDefault extends BlockPlacementPolicy {

此策略减少了机架间写入流量，从而提高了写入性能。

机架故障的几率远小于节点故障；此政策不会影响数据可靠性和可用性保证。

使用此策略，文件的副本不会均匀分布在机架上。

One third of replicas are on one node

two thirds of replicas are on one rack

And the other third are evenly distributed across the remaining racks.

此策略可在不影响数据可靠性或读取性能的情况下提高写入性能。

==>

第一个和第三个副本存在于一个 RAC 上，第二个副本存在于另一个 RAC(远程)上

关于Hadoop 复制模型 - DataStreamer/Namenode，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11003171/

DataStreamerNamenodestrongsectionhadoophdfs

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