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Hadoop RPC机制流程
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MapReduce 工作流程与数据交换机制
MapReduce 作为 Hadoop 的核心计算框架,其工作流程遵循着严格的数据隔离原则,以确保任务的高效并行执行。
数据隔离与交换特点:
Map 任务间隔离: 不同的 Map 任务之间保持绝对的隔离,不存在任何直接的通信机制。
Reduce 任务间隔离: 类似地,不同的 Reduce 任务之间也完全隔离,不会进行任何信息交换。
框架控制数据流: 用户无法绕过 MapReduce 框架直接在机器之间进行数据传输。所有数据交换操作都必须经由框架自身进行调度和管理。
这种数据隔离的设计有效避免了任务之间的数据依赖和同步问题,使得 MapReduce 能够充分利用分布式集群的计算能力,实现高效的数据处理。
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Hadoop数据写入流程解析
数据分块: 将待写入数据分割成大小一致的数据块,每个数据块默认大小为128MB(可配置)。
副本复制: 每个数据块会被复制成多份(默认3份),并分发到不同的数据节点上,确保数据冗余和高可用性。
节点选择: NameNode 负责选择存储数据块的最佳节点,通常会考虑节点的可用空间、负载均衡和数据本地性等因素。
数据传输: 客户端将数据块并行传输到选定的数据节点上。
数据写入: 数据节点接收到数据块后,会将其写入本地磁盘,并生成校验和,用于数据完整性验证。
确认写入: 当所有数据块及其副本都成功写入后,数据节点会向 NameNode 发送确认信息。
元数据更新: NameNode 收到确认信息后,会更新文件系统的元数据,记录数据块的位置和状态等信息。
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一、HDFS架构解析
HDFS采用主从架构,主要由NameNode、DataNode和Client三个核心组件构成:
NameNode: 作为集群的主节点,负责管理文件系统的命名空间、数据块元数据以及数据块到DataNode的映射关系。
DataNode: 作为集群的从节点,负责存储实际的数据块,并根据客户端或NameNode的指令执行数据读写操作。
Client: 代表用户与HDFS进行交互,包括文件上传、下载、删除等操作。
二、HDFS读写流程解析
1. 文件写入流程:
a. 客户端将文件分割成多个数据块,并向NameNode发起文件写入请求。b. NameNode根据数据块副本策略选择合适的DataNode节点,并将节点信息返回给客户端。c. 客户端将数据块写入到第一个DataNode节点,并由该节点依次将数据块复制到其他副本节点,形成数据管道。d. 当所有副本节点写入完成,客户端向NameNode确认写入成功。
2. 文件读取流程:
a. 客户端向NameNode发送文件读取请求,获取目标文件的数据块位置信息。b. NameNode根据数据块副本策略,选择距离客户端最近的DataNode节点,并将节点信息返回给客户端。c. 客户端直接从选定的DataNode节点读取数据块,并进行数据合并。
三、总结
HDFS通过主从架构和数据副本机制,实现了高容错性和数据可靠性。其读写流程设计精巧,能够高效地处理大规模数据的存储与访问。
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