七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

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一、HDFS文件上传基本原理

1、基本流程

1）客户端通过本地通过RPC与namenode建立rpc通信，然后请求上传文件
2）namenode收到请求后，会检查是否能创建该文件（比如校验用户是否有该权限，文件是否已经存在等）。如果检查通过，namenode就会开始记录该新文件的元信息（先写入到edits文件，然后更新内存中的metadata），并响应client可以开始上传。
3）client 在本地将文件进行切块（按照指定的block大小）。然后请求namemode上传第一个block。
4）namenode根据策略以及每个datanode的情况，返回3个datanode地址给client（这里默认3副本）。
5）client与请求namenode返回的3个datanode建立pipeline，即 client请求dn1,dn1请求dn2，dn2请求dn3，这样一个串行通道。
6）3个datanode逐级响应，最终响应给client。表示可以传输数据
7）client会将每个block还会分割成一个个packet，然后放入 data queue中，等待上传。每传输一个packet，就会将packet加入到另外一个 ack queue中，等到pipeline中的datanode响应传输完成后，就会讲相应的packet从ack queue中移除。
8）后面就是重复上面的流程，直到client关闭通道，并将所有的queue中的packet刷写到pipeline中之后，datanode就会标记文件已完成。

注意：client完成写入之后，此时block 才是可见的，正在写的block是不可见的。当调用sync方法时（将缓冲区数据刷写到磁盘中），client才确认写入已经完成。client关闭流时调用的close方法，底层就会调用sync。是否需要手动调用取决你根据程序需要在数据健壮性和吞吐率之间的权衡。

2、datanode发生错误的解决方式

问题：传输过程中，某个datanode发生错误，hdfs是怎么解决？
1）pipeline关闭掉
2）为了防止丢包，ack queue中的packet会同步到data queue中。重新进行下一次传输。
3）把产生错误的datanode上当前在写，但未完成的block删除掉
4）剩下的block写到剩余两个正常的datanode中。
5）namenode会自动寻找另外合适的一个datanode复制另外两个datanode中刷写的block，完成3副本的写入。当然，这个操作namenode的内部机制，对client来说是无感知的。

3、元数据存储

namenode使用两种文件保存元数据，fsimag和edits文件。
fsimage：元数据镜像文件，存储某一时间段内的namenode的内存元数据信息
edits：操作日志文件。
fstime：保存最近一次checkpoint的时间。
更详细的 fsimage和edits文件讲解，请看 “hdfs体系架构”

4、元数据的合并

namenode所有的元数据信息从启动时就已经全部加载到内存中（为了提高查询性能），用于处理读请求的查询操作。到有写操作时，namenode会先向edits文件中写入操作日志，完成后才会修改内存中的metadata，这个主要是保证元数据已经存储到磁盘中不丢失。
hdfs内部维护的fsimage文件其实就是内存中的metadata的镜像，但是两者并不是实时一致的。fsimage的更新是通过合并edits来实现的。而这个合并操作是 secondaryNameNode完成的，主要流程如下：
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

1）首先是 SNN通知 NN切换edits文件，主要是保证合并过程有新的写入操作时能够正常写入edits文件。
2）SNN通过http请求从NN获取 fsimage和edits文件。
3）SNN将fsiamge载入内存，开始合并edits到fsimage，生成新的fsimage
4）SNN将新的fsimage发送给NN
5）NN用新的fsimage，替换旧的fsimage。

4、写入时的网络拓扑选择

写入操作时，默认3副本，那么副本分布在哪些datanode节点上，会影响写入速度。在hdfs的网络拓扑中，有那么四种物理范围，同一节点、同一机架上的不同节点、同一机房中不同节点、不同机房中的不同节点。这4中物理范围表示节点间的距离逐渐增大。这种物理距离越远会影响副本之间所在节点之间的传输效率，即传输效率越低。

5、机架感知

上面说到副本的选择的节点的位置会影响写效率，那么hdfs是如何选择节点位置的。
（1）旧版本的方式
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

路径是 r1/n1 --> r2/n1 --> r2/n2

（2）新版本方式
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

路径是 r1/n1 --> r1/n2 --> r2/n2（后面这个其实任意都行，主要处于不同机架就好）
这种方式比第一种要好，因为这种方式数据经过的总路径更短了，只要一个副本需要跨机架传输，而上面的则有两个副本需要跨机架传输。

二、HDFS上传文件源码分析

下面的分析过程基于 hadoop2.8.4 的源码分析的。

1、client初始化源码分析

一般来说，会先通过 FileSystem.get() 获取到操作hdfs 的客户端对象，后面所有的操作都通过调用该对象的方法完成的。

FileSystem client = FileSystem.get(new URI("hdfs://bigdata121:9000"), conf);

接着我们看看 FileSystem.get() 的实现

public static FileSystem get(URI uri, Configuration conf) throws IOException {
        String scheme = uri.getScheme();
        String authority = uri.getAuthority();
        if (scheme == null && authority == null) {
            return get(conf);
        } else {
            if (scheme != null && authority == null) {
                URI defaultUri = getDefaultUri(conf);
                if (scheme.equals(defaultUri.getScheme()) && defaultUri.getAuthority() != null) {
                    return get(defaultUri, conf);
                }
            }

            String disableCacheName = String.format("fs.%s.impl.disable.cache", scheme);

  /*
  这里是关键代码，表示进入 CACHE.get() 方法
  */
            return conf.getBoolean(disableCacheName, false) ? createFileSystem(uri, conf) : CACHE.get(uri, conf);
        }
    }

CACHE是FileSystem的一个静态内部类Cache 的对象。继续看看 CACHE.get()方法

FileSystem get(URI uri, Configuration conf) throws IOException {
            FileSystem.Cache.Key key = new FileSystem.Cache.Key(uri, conf);
            //进入CACHE对象的 getInternal() 方法
            return this.getInternal(uri, conf, key);
        }

进入CACHE对象的 getInternal() 方法

 private FileSystem getInternal(URI uri, Configuration conf, FileSystem.Cache.Key key) throws IOException {
            FileSystem fs;
            synchronized(this) {
            /*
            获取map中的filesytem对象，表示之前已经初始化了filesystem对象，并存储到map集合中，现在直接从map中获取就好。      
            */
                fs = (FileSystem)this.map.get(key);
            }

            if (fs != null) {
                //如果fs存在，就直接返回存在的filesytem实例即可
                return fs;
            } else {
            //如果是初次使用filesystem，就得创建并初始化
                fs = FileSystem.createFileSystem(uri, conf);
                synchronized(this) {
                    FileSystem oldfs = (FileSystem)this.map.get(key);
                    if (oldfs != null) {
                        fs.close();
                        return oldfs;
                    } else {
                        if (this.map.isEmpty() && !ShutdownHookManager.get().isShutdownInProgress()) {
                            ShutdownHookManager.get().addShutdownHook(this.clientFinalizer, 10);
                        }

                        fs.key = key;
                        this.map.put(key, fs);
                        if (conf.getBoolean("fs.automatic.close", true)) {
                            this.toAutoClose.add(key);
                        }

                        return fs;
                    }
                }
            }
        }

我们看到了上面有两种方式，一种是如果filesytem对象已存在，那么直接从map获取并返回对象即可。如果不存在，就调用 FileSystem.createFileSystem() 方法创建，创建完成后返回fs。下面看看这个方法.

private static FileSystem createFileSystem(URI uri, Configuration conf) throws IOException {
        Tracer tracer = FsTracer.get(conf);
        TraceScope scope = tracer.newScope("FileSystem#createFileSystem");
        scope.addKVAnnotation("scheme", uri.getScheme());

        FileSystem var6;
        try {
            Class clazz = getFileSystemClass(uri.getScheme(), conf);
            FileSystem fs = (FileSystem)ReflectionUtils.newInstance(clazz, conf);

            //这是关键性的代码，看名字就知道，对filesytem 进行初始化
            fs.initialize(uri, conf);
            var6 = fs;
        } finally {
            scope.close();
        }

        return var6;
    }

我们要注意，FileSystem这个类是抽象类，它的实现子类是 DistributedFileSystem，所以虽然 fs是FileSystem类型的，但是对象本身是DistributedFileSystem类型的，也就是java 的多态特性。所以fs.initialize() 调用的实际上是 DistributedFileSystem中initialize()方法。下面看看这个方法

/*
DistributedFileSystem.class
*/

public void initialize(URI uri, Configuration conf) throws IOException {
        super.initialize(uri, conf);
        this.setConf(conf);
        String host = uri.getHost();
        if (host == null) {
            throw new IOException("Incomplete HDFS URI, no host: " + uri);
        } else {
            this.homeDirPrefix = conf.get("dfs.user.home.dir.prefix", "/user");

            //这是关键性代码，创建了一个DFSClient对象，顾名思义就是RPC的客户端
            this.dfs = new DFSClient(uri, conf, this.statistics);
            this.uri = URI.create(uri.getScheme() + "://" + uri.getAuthority());
            this.workingDir = this.getHomeDirectory();
            this.storageStatistics = (DFSOpsCountStatistics)GlobalStorageStatistics.INSTANCE.put("DFSOpsCountStatistics", new StorageStatisticsProvider() {
                public StorageStatistics provide() {
                    return new DFSOpsCountStatistics();
                }
            });
        }
    }

看到上面创建了一个 DFSClient() 对象，赋值给了 this.dfs。下面看看这个类的构造方法。

/*
DFSClient.class
*/

public DFSClient(URI nameNodeUri, ClientProtocol rpcNamenode, Configuration conf, Statistics stats) throws IOException {
        .............................
        /*源码比较长，所以截取重要的部分显示*/

        //这是一个关键性变量，其实就是namenode代理对象，只不过还没有创建对象
        ProxyAndInfo proxyInfo = null;
        ...............................

        //下面开始创建namenode代理对象
        if (proxyInfo != null) {
            this.dtService = proxyInfo.getDelegationTokenService();
            this.namenode = (ClientProtocol)proxyInfo.getProxy();
        } else if (rpcNamenode != null) {
            Preconditions.checkArgument(nameNodeUri == null);
            this.namenode = rpcNamenode;
            this.dtService = null;
        } else {
            Preconditions.checkArgument(nameNodeUri != null, "null URI");
            //这里创建代理对象信息
            proxyInfo = NameNodeProxiesClient.createProxyWithClientProtocol(conf, nameNodeUri, nnFallbackToSimpleAuth);
            this.dtService = proxyInfo.getDelegationTokenService();

            //这里可以看到直接通过 proxyInfo.getProxy()获取namenode代理对象，并将引用赋值给 this.namenode。并且类型是 ClientProtocol 类型的。
            this.namenode = (ClientProtocol)proxyInfo.getProxy();
        }

    /*下面省略一堆代码*/    

    }

可以看到上面已经通过 this.namenode = (ClientProtocol)proxyInfo.getProxy(); 获取到了 namenode 的代理对象，也就是rpc的客户端对象。下面看看 ClientProtocol 这个是啥东西，因为代理对象是这个类型的。

/*
ClientProtocol.class

这是个接口
*/
public interface ClientProtocol {
    long versionID = 69L;
    /*

    下面主要是定义很多个抽象方法，主要就是用于对hdfs进行操作的接口，比如，open,create等这些常用方法。
    */
}

下面看看 proxyInfo创建代理对象的方法

/*
NameNodeProxiesClient
*/

    public static NameNodeProxiesClient.ProxyAndInfo createProxyWithClientProtocol(Configuration conf, URI nameNodeUri, AtomicBoolean fallbackToSimpleAuth) throws IOException {
        AbstractNNFailoverProxyProvider failoverProxyProvider = createFailoverProxyProvider(conf, nameNodeUri, ClientProtocol.class, true, fallbackToSimpleAuth);
        if (failoverProxyProvider == null) {

        //创建无HA的代理对象
            InetSocketAddress nnAddr = DFSUtilClient.getNNAddress(nameNodeUri);
            Text dtService = SecurityUtil.buildTokenService(nnAddr);
            //创建proxy对象
            ClientProtocol proxy = createNonHAProxyWithClientProtocol(nnAddr, conf, UserGroupInformation.getCurrentUser(), true, fallbackToSimpleAuth);

            //ProxyAndInfo是一个静态内部类，将前面的proxy通过该类封装后返回，可通过该类的 getProxy 方法返回已创建的proxy对象
            return new NameNodeProxiesClient.ProxyAndInfo(proxy, dtService, nnAddr);
        } else {

        //创建有HA的代理对象
            return createHAProxy(conf, nameNodeUri, ClientProtocol.class, failoverProxyProvider);
        }
    }

可以看到上面是已经创建了 proxy对象，并返回，而且我们也可以看到，创建的proxy对象就是clientProtocol类型的。下面看看创建proxy对象的方法 createNonHAProxyWithClientProtocol()

/*
NameNodeProxiesClient
*/

   public static ClientProtocol createNonHAProxyWithClientProtocol(InetSocketAddress address, Configuration conf, UserGroupInformation ugi, boolean withRetries, AtomicBoolean fallbackToSimpleAuth) throws IOException {
        RPC.setProtocolEngine(conf, ClientNamenodeProtocolPB.class, ProtobufRpcEngine.class);
        RetryPolicy defaultPolicy = RetryUtils.getDefaultRetryPolicy(conf, "dfs.client.retry.policy.enabled", false, "dfs.client.retry.policy.spec", "10000,6,60000,10", SafeModeException.class.getName());
        long version = RPC.getProtocolVersion(ClientNamenodeProtocolPB.class);

        //这里是核心代码，可以明显看到调用 RPC 模块中的方法创建proxy对象
        ClientNamenodeProtocolPB proxy = (ClientNamenodeProtocolPB)RPC.getProtocolProxy(ClientNamenodeProtocolPB.class, version, address, ugi, conf, NetUtils.getDefaultSocketFactory(conf), Client.getTimeout(conf), defaultPolicy, fallbackToSimpleAuth).getProxy();
        if (withRetries) {
            Map methodNameToPolicyMap = new HashMap();
            ClientProtocol translatorProxy = new ClientNamenodeProtocolTranslatorPB(proxy);
            return (ClientProtocol)RetryProxy.create(ClientProtocol.class, new DefaultFailoverProxyProvider(ClientProtocol.class, translatorProxy), methodNameToPolicyMap, defaultPolicy);
        } else {
            return new ClientNamenodeProtocolTranslatorPB(proxy);
        }
    }

所以至此我们可以发现，客户端和namenode之间通信的方式就是通过RPC实现的。

总结来说，方法的调用时序图如下：
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

2、上传源码分析

一般来说，上传操作，首先得

OutputStream os = fs.create(new Path("xxxx"));

即创建文件，然后再上传文件数据。上传数据的流程和普通的流操作没什么区别。
下面看看这个 create方法。

/*
FileSystem.class
*/

    public abstract FSDataOutputStream create(Path var1, FsPermission var2, boolean var3, int var4, short var5, long var6, Progressable var8) throws IOException;

可以看到这是个抽象方法，前面也说到，它的实现子类是 DistributedFileSystem，这里这里是调用子类的 create方法，继续看

/*
DistributedFileSystem.class
*/    

    public FSDataOutputStream create(Path f, final FsPermission permission, final EnumSet cflags, final int bufferSize, final short replication, final long blockSize, final Progressable progress, final ChecksumOpt checksumOpt) throws IOException {
        this.statistics.incrementWriteOps(1);
        this.storageStatistics.incrementOpCounter(OpType.CREATE);
        Path absF = this.fixRelativePart(f);
        return (FSDataOutputStream)(new FileSystemLinkResolver() {
            public FSDataOutputStream doCall(Path p) throws IOException {

                //这里是核心代码，this.dfs前面说到了就是存储了DFSClient对象的引用的。可以通过该客户端调用很多操作hdfs的方法。这里调用create方法，创建了一个 DFSOutputStream 对象。输出流对象
                DFSOutputStream dfsos = DistributedFileSystem.this.dfs.create(DistributedFileSystem.this.getPathName(p), permission, cflags, replication, blockSize, progress, bufferSize, checksumOpt);

                //这里将上面创建的dfsos进行包装并返回
                return DistributedFileSystem.this.dfs.createWrappedOutputStream(dfsos, DistributedFileSystem.this.statistics);
            }

            public FSDataOutputStream next(FileSystem fs, Path p) throws IOException {
                return fs.create(p, permission, cflags, bufferSize, replication, blockSize, progress, checksumOpt);
            }
        }).resolve(this, absF);
    }

可以看见上面创建返回了 DFSOutputStream 输出流对象。下面看看DFSClient.create方法的实现代码。

/*
DFSClient.class
*/ 

public DFSOutputStream create(String src, FsPermission permission, EnumSet flag, boolean createParent, short replication, long blockSize, Progressable progress, int buffersize, ChecksumOpt checksumOpt, InetSocketAddress[] favoredNodes) throws IOException {
        this.checkOpen();
        FsPermission masked = this.applyUMask(permission);
        LOG.debug("{}: masked={}", src, masked);

        //创建输出流对象
        DFSOutputStream result = DFSOutputStream.newStreamForCreate(this, src, masked, flag, createParent, replication, blockSize, progress, this.dfsClientConf.createChecksum(checksumOpt), this.getFavoredNodesStr(favoredNodes));
        this.beginFileLease(result.getFileId(), result);
        return result;
    }

继续看 DFSOutputStream.newStreamForCreate 这个方法.

/*
DistributedFileSystem.class
*/ 

static DFSOutputStream newStreamForCreate(DFSClient dfsClient, String src, FsPermission masked, EnumSet flag, boolean createParent, short replication, long blockSize, Progressable progress, DataChecksum checksum, String[] favoredNodes) throws IOException {
        TraceScope ignored = dfsClient.newPathTraceScope("newStreamForCreate", src);
        Throwable var12 = null;

        try {
            HdfsFileStatus stat = null;
            boolean shouldRetry = true;
            int retryCount = 10;

            while(true) {
                if (shouldRetry) {
                    shouldRetry = false;

                    try {

                    //这里是核心代码，可以看见是调用 dfsclient.namenode这个代理对象中的create方法创建文件，并返回状态
                        stat = dfsClient.namenode.create(src, masked, dfsClient.clientName, new EnumSetWritable(flag), createParent, replication, blockSize, SUPPORTED_CRYPTO_VERSIONS);
                    } catch (RemoteException var27) {
                        IOException e = var27.unwrapRemoteException(new Class[]{AccessControlException.class, DSQuotaExceededException.class, QuotaByStorageTypeExceededException.class, FileAlreadyExistsException.class, FileNotFoundException.class, ParentNotDirectoryException.class, NSQuotaExceededException.class, RetryStartFileException.class, SafeModeException.class, UnresolvedPathException.class, SnapshotAccessControlException.class, UnknownCryptoProtocolVersionException.class});
                        if (e instanceof RetryStartFileException) {
                            if (retryCount <= 0) {
                                throw new IOException("Too many retries because of encryption zone operations", e);
                            }

                            shouldRetry = true;
                            --retryCount;
                            continue;
                        }

                        throw e;
                    }
                }

                Preconditions.checkNotNull(stat, "HdfsFileStatus should not be null!");

                //这里将上面创建文件的状态传入输出流作为参数
                DFSOutputStream out = new DFSOutputStream(dfsClient, src, stat, flag, progress, checksum, favoredNodes);
                //看见一个神奇的方法
                out.start();
                DFSOutputStream var30 = out;

                //返回输出流
                return var30;
            }
        } catch (Throwable var28) {
            var12 = var28;
            throw var28;
        } finally {
            if (ignored != null) {
                if (var12 != null) {
                    try {
                        ignored.close();
                    } catch (Throwable var26) {
                        var12.addSuppressed(var26);
                    }
                } else {
                    ignored.close();
                }
            }

        }
    }

上面看到 DFSOutputStream 对象居然有一个 start方法，来看看先。

/*
DFSOutputStream.class
*/ 
   protected synchronized void start() {
        this.getStreamer().start();
    }

// 继续看 this.getStreamer() 这个方法，可以看到这个方法返回的是DataStreamer，继续看这个类
 protected DataStreamer getStreamer() {
        return this.streamer;
    }

/*
DataStreamer.class
*/
//可以看到这个类继承了 Daemon类，而Daemon本身是继承了 Thread类
class DataStreamer extends Daemon {  }

由此可得知，DFSOutputStream 这个类本身并没有继承 Thread类，但是使用DataStreamer这个继承了 Thread类的来新建线程传输数据，不占用当前线程。而在 DataStreamer 这个类中，重写了 Thread标志性的 run 方法。传输数据就是在这里完成的。前面说到的 hdfs的 pipeline 也是这个run方法中实现的，里面是一个while死循环，知道传输完数据为止，或者客户端关闭。代码过长，就不看了。反正看到这里已经成功获取了 client的输出流对象，后面就是传统的输入流和输出流的对接了，这里不细讲了。

方法时序图如下：
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

1、FileSystem初始化，Client拿到NameNodeRpcServer代理对象，建立与NameNode的RPC通信
2、调用FileSystem的create()方法，由于实现类为DistributedFileSystem,所有是调用该类中的create()方法
3、DistributedFileSystem持有DFSClient的引用，继续调用DFSClient中的create()方法
4、DFSOutputStream提供的静态newStreamForCreate()方法中调用NameNodeRpcServer服务端的create()方法并创建DFSOutputStream输出流对象返回
5、通过hadoop提供的IOUtil工具类将输出流输出到本地

三、HDFS下载基本原理

1、基本流程
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

1）客户端向namenode请求下载文件，namenode在内存的metadata查找对应的文件的元数据，如果无则返回无，有则返回对应文件的block位置信息。而且，namenode会根据客户端所在的位置，根据datanode以及client之间的距离大小，将返回的 block 的副本的datanode节点从距离小到大排序，距离最近的datanode则排在第一位。
2）client通过机架感知策略，选择最近的datanode进行block请求读取
3）datanode开始传输数据给client，以packet为单位，并做校验
4）客户端接收packet之后，本地缓存，然后再往本地路径写入该block。
5）第二块，第三块block重复以上过程

注意：

如果在读数据的时候， DFSInputStream和datanode的通讯发生异常，就会尝试正在读的block的排序第二近的datanode,并且会记录哪个 datanode发生错误，剩余的blocks读的时候就会直接跳过该datanode。 DFSInputStream也会检查block数据校验和，如果发现一个坏的block,就会先报告到namenode节点，然后 DFSInputStream在其他的datanode上读该block的镜像。

四、HDFS下载源码分析

client的初始化代码是一样的，这里不重复分析了。直接看下载
首先通过 open方法获取目标文件的输入流对象。

FSDataInputStream fis = client.open(getPath);

下面看看这个open方法

/*
FileSystem.class
*/

public FSDataInputStream open(Path f) throws IOException {
        return this.open(f, this.getConf().getInt("io.file.buffer.size", 4096));
    }

public abstract FSDataInputStream open(Path var1, int var2) throws IOException;

可以看到，依旧是抽象方法，所以依旧是调用 DistributedFileSystem的open方法。

/*
DistributedFileSystem.class
*/
    public FSDataInputStream open(Path f, final int bufferSize) throws IOException {
        this.statistics.incrementReadOps(1);
        this.storageStatistics.incrementOpCounter(OpType.OPEN);
        Path absF = this.fixRelativePart(f);
        return (FSDataInputStream)(new FileSystemLinkResolver() {
            public FSDataInputStream doCall(Path p) throws IOException {

            //核心代码，这里调用dfsclient的open方法穿件输入流
                DFSInputStream dfsis = DistributedFileSystem.this.dfs.open(DistributedFileSystem.this.getPathName(p), bufferSize, DistributedFileSystem.this.verifyChecksum);
                return DistributedFileSystem.this.dfs.createWrappedInputStream(dfsis);
            }

            public FSDataInputStream next(FileSystem fs, Path p) throws IOException {
                return fs.open(p, bufferSize);
            }
        }).resolve(this, absF);
    }

熟悉的套路，依旧调用 dfsclient的open方法，创建输入流，下面看看这个open方法

/*
DFSClient.class
*/

public DFSInputStream open(String src, int buffersize, boolean verifyChecksum) throws IOException {
        this.checkOpen();
        TraceScope ignored = this.newPathTraceScope("newDFSInputStream", src);
        Throwable var5 = null;

        DFSInputStream var6;
        try {

         //这里直接创建一个输入流对象，如果按照上面上传文件的套路来说，应该是  dfsclient.namenode.open(xxx)才对的，这里并没有
            var6 = new DFSInputStream(this, src, verifyChecksum, (LocatedBlocks)null);
        } catch (Throwable var15) {
            var5 = var15;
            throw var15;
        } finally {
            if (ignored != null) {
                if (var5 != null) {
                    try {
                        ignored.close();
                    } catch (Throwable var14) {
                        var5.addSuppressed(var14);
                    }
                } else {
                    ignored.close();
                }
            }

        }

        return var6;
    }

上面并没有调用DFSClient.open，而是将DFSClient作为参数传入DFSInputStream。下面看看 DFSInputStream 这个神奇的类。

/*
DFSInputStream.class
*/

DFSInputStream(DFSClient dfsClient, String src, boolean verifyChecksum, LocatedBlocks locatedBlocks) throws IOException {
        //将dfsclinet保存到当前类中
        this.dfsClient = dfsClient;
        this.verifyChecksum = verifyChecksum;
        this.src = src;
        synchronized(this.infoLock) {
            this.cachingStrategy = dfsClient.getDefaultReadCachingStrategy();
        }

        this.locatedBlocks = locatedBlocks;
        //核心方法，开始获取block信息，如有多少个block，以及每个block所在的datanode节点名
        this.openInfo(false);
    }

下面看看 openInfo() 方法

/*
DFSInputStream.class
*/

    void openInfo(boolean refreshLocatedBlocks) throws IOException {
        DfsClientConf conf = this.dfsClient.getConf();
        synchronized(this.infoLock) {

            //获取block的位置信息以及最后一个block的长度（因为最后一个block肯定不是完整的128M的长度）
            this.lastBlockBeingWrittenLength = this.fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength(refreshLocatedBlocks);

            int retriesForLastBlockLength;
            for(retriesForLastBlockLength = conf.getRetryTimesForGetLastBlockLength(); retriesForLastBlockLength > 0 && this.lastBlockBeingWrittenLength == -1L; --retriesForLastBlockLength) {
                DFSClient.LOG.warn("Last block locations not available. Datanodes might not have reported blocks completely. Will retry for " + retriesForLastBlockLength + " times");
                this.waitFor(conf.getRetryIntervalForGetLastBlockLength());
                this.lastBlockBeingWrittenLength = this.fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength(true);
            }

            if (this.lastBlockBeingWrittenLength == -1L && retriesForLastBlockLength == 0) {
                throw new IOException("Could not obtain the last block locations.");
            }
        }
    }

下面看看 fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength 这个获取block信息的方法

/*
DFSInputStream.class
*/

private long fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength(boolean refresh) throws IOException {
        LocatedBlocks newInfo = this.locatedBlocks;
        if (this.locatedBlocks == null || refresh) {

            //可以看到这里是调用 dfsclient中的方法俩获取block信息
            newInfo = this.dfsClient.getLocatedBlocks(this.src, 0L);
        }

        DFSClient.LOG.debug("newInfo = {}", newInfo);
        if (newInfo == null) {
            throw new IOException("Cannot open filename " + this.src);
        } else {
            if (this.locatedBlocks != null) {
                Iterator oldIter = this.locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator();
                Iterator newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator();

                while(oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) {
                    if (!((LocatedBlock)oldIter.next()).getBlock().equals(((LocatedBlock)newIter.next()).getBlock())) {
                        throw new IOException("Blocklist for " + this.src + " has changed!");
                    }
                }
            }

            this.locatedBlocks = newInfo;
            long lastBlockBeingWrittenLength = 0L;
            if (!this.locatedBlocks.isLastBlockComplete()) {
                LocatedBlock last = this.locatedBlocks.getLastLocatedBlock();
                if (last != null) {
                    if (last.getLocations().length == 0) {
                        if (last.getBlockSize() == 0L) {
                            return 0L;
                        }

                        return -1L;
                    }

                    long len = this.readBlockLength(last);
                    last.getBlock().setNumBytes(len);
                    lastBlockBeingWrittenLength = len;
                }
            }

            this.fileEncryptionInfo = this.locatedBlocks.getFileEncryptionInfo();
            return lastBlockBeingWrittenLength;
        }
    }

看到上面又回到调用 dfsClient.getLocatedBlocks，看看这个方法

/*
DFSClient.class
*/

public LocatedBlocks getLocatedBlocks(String src, long start) throws IOException {
        return this.getLocatedBlocks(src, start, this.dfsClientConf.getPrefetchSize());
    }

//继续调用下面这个方法
    public LocatedBlocks getLocatedBlocks(String src, long start, long length) throws IOException {
        TraceScope ignored = this.newPathTraceScope("getBlockLocations", src);
        Throwable var7 = null;

        LocatedBlocks var8;
        try {

        //调用这个静态方法获取 block位置信息
            var8 = callGetBlockLocations(this.namenode, src, start, length);
        } catch (Throwable var17) {
            var7 = var17;
            throw var17;
        } finally {
            if (ignored != null) {
                if (var7 != null) {
                    try {
                        ignored.close();
                    } catch (Throwable var16) {
                        var7.addSuppressed(var16);
                    }
                } else {
                    ignored.close();
                }
            }

        }

        return var8;
    }

//继续看
    static LocatedBlocks callGetBlockLocations(ClientProtocol namenode, String src, long start, long length) throws IOException {
        try {

        //熟悉的味道，通过 namenode 的代理对象获取block信息
            return namenode.getBlockLocations(src, start, length);
        } catch (RemoteException var7) {
            throw var7.unwrapRemoteException(new Class[]{AccessControlException.class, FileNotFoundException.class, UnresolvedPathException.class});
        }
    }

上面可以看到，仍旧是通过 namenode代理对象发起操作，下面看看 namenode.getBlockLocations。因为代理对象的类型是 ClientProtocol类型的，是个接口，所以得到实现子类中查看，ClientNamenodeProtocolTranslatorPB这个类。

/*
ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.class
*/

public LocatedBlocks getBlockLocations(String src, long offset, long length) throws IOException {
        GetBlockLocationsRequestProto req = GetBlockLocationsRequestProto.newBuilder().setSrc(src).setOffset(offset).setLength(length).build();

        try {

            //熟悉的味道，调用 rcpProxy 向namenode server 发起操作。
            GetBlockLocationsResponseProto resp = this.rpcProxy.getBlockLocations((RpcController)null, req);
            return resp.hasLocations() ? PBHelperClient.convert(resp.getLocations()) : null;
        } catch (ServiceException var8) {
            throw ProtobufHelper.getRemoteException(var8);
        }
    }

看到这里，下面就是RPC底层的操作了。

方法时序图如下：
七、HDFS上传和下载原理（有源码解析） 1、FileSystem初始化，Client拿到NameNodeRpcServer代理对象，建立与NameNode的RPC通信（与前面一样）
2、调用FileSystem的open()方法，由于实现类为DistributedFileSystem,所有是调用该类中的open()方法
3、DistributedFileSystem持有DFSClient的引用，继续调用DFSClient中的open()方法
4、实例化DFSInputStream输入流
5、调用openinfo()方法
6、调用fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength()方法，抓取block信息并获取最后block长度
7、调用DFSClient中的getLocatedBlocks()方法，获取block信息
8、在callGetBlockLocations()方法中通过NameNode代理对象调用NameNodeRpcServer的getBlockLocations()方法
9、将block信息写入输出流，在8中会将 block 位置信息保存到DFSInputStream输入流对象中的成员变量中
10、交给IOUtil,下载文件到本地

新闻名称：七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）
URL链接：http://cqcxhl.com/article/psdggo.html

重庆分公司，新征程启航

七、HDFS上传和下载原理（有源码解析）

一、HDFS文件上传基本原理

1、基本流程

2、datanode发生错误的解决方式

3、元数据存储

4、元数据的合并

4、写入时的网络拓扑选择

5、机架感知

二、HDFS上传文件源码分析

1、client初始化源码分析

2、上传源码分析

三、HDFS下载基本原理

四、HDFS下载源码分析

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