Hadoop集群之间复制数据的工具 hadoop copyfromlocal

当我们用命令:

hadoop fs -copyFromLocal localfile hdfs://...

将本地文件复制到HDFS时，其背后的复制过程是怎样的？本地文件通过什么方式传输到datanode上的呢？

这里面很显然的是：

1、文件在多个电脑之间进行了传输（至少有2台电脑：本地电脑和一个datanode节点）。

2、如果文件超过一个block的大小（默认是64M），那么将一个文件分割成多个block是在哪里发生的？

带着这些疑问，我们来解读一下源代码。

[size=medium][b]一、找到“幕后英雄”[/b][/size]

通过简单的跟踪，就会发现这一功能是由[url=http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/org/apache/hadoop/fs/FileSystem.html]FileSystem[/url]类的copyFromLocalFile方法完成的。

继续跟踪，会发现拷贝其实是在2个文件系统中进行的，下面是[url=http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/org/apache/hadoop/fs/FileUtil.html]FileUtil[/url]类的一段代码：

/** Copy files between FileSystems. */
  public static boolean copy(FileSystem srcFS, Path src, 
                             FileSystem dstFS, Path dst, 
                             boolean deleteSource,
                             boolean overwrite,
                             Configuration conf) throws IOException {
      ... // 为了突出重要代码，这里省略了部分代码
      InputStream in=null;
      OutputStream out = null;
      try {
        in = srcFS.open(src);
        out = dstFS.create(dst, overwrite);
        IOUtils.copyBytes(in, out, conf, true);
      } catch (IOException e) {
        IOUtils.closeStream(out);
        IOUtils.closeStream(in);
        throw e;
      }
      ... 
  }

copyFromLocalFile的实质是将文件从[url=http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/org/apache/hadoop/fs/LocalFileSystem.html]LocalFileSystem[/url]复制到DistributedFileSystem

从上面的代码可以看出，复制的关键是：

1、获得本地文件系统的输入流（用来读取本地文件）

2、获得HDFS的输出流（用来向HDFS写入数据）

3、从第一流读取数据，写入第二个流。

从LocalFileSystem获取输入流很简单。问题是，如何获取DistributedFileSystem的输出流呢？

继续读代码，会发现：

DistributedFileSystem借助了DFSClient类，来实现客户端与HDFS之间文件的传输任务。

在DFSClient类中，创建流的是这一句：

OutputStream result = new DFSOutputStream(src, masked,
        overwrite, replication, blockSize, progress, buffersize,
        conf.getInt("io.bytes.per.checksum", 512));

所以，所有的奥秘就应该在类DFSOutputStream中了。

[size=medium][b]二、解读DFSOutputStream[/b][/size]

DFSOutputStream负责将数据传输到HDFS中，既然数据是在本地读取的，又要保存在另外一台机器（datanode）上，所以这里面一定会涉及到Socket。

通过阅读DFSOutputStream源码，果然发现了DFSOutputStream对底层的socket通信进行的包装的细节，先说说DFSOutputStream中的几个变量：

private Socket s;	// 与datanode之间建立的socket连接
	private DataOutputStream blockStream;	// socket的输出流(client->datanode)，用于将数据传输给datanode
	private DataInputStream blockReplyStream; // socket的输入流(datanode->client)，用户收到datanode的确认包

除了socket和流以外，DFSOutputStream还有2个队列和2个线程：

private LinkedList<Packet> dataQueue = new LinkedList<Packet>();
    // dataQueue是数据队列，用于保存等待发送给datanode的数据包
    private LinkedList<Packet> ackQueue = new LinkedList<Packet>();
    // ackQueue是确认队列，保存还没有被datanode确认接收的数据包
    ...
    private DataStreamer streamer = new DataStreamer();;
    // streamer线程，不停的从dataQueue中取出数据包，发送给datanode
    private ResponseProcessor response = null;
    // response线程，用于接收从datanode返回的反馈信息

所以，在向DFSOutputStream中，写入数据（通常是byte数组）的时候，实际的传输过程是：

1、byte[]被封装成64KB的Packet，然后扔进dataQueue中

2、DataStreamer线程不断的从dataQueue中取出Packet，通过socket发送给datanode（向blockStream写数据）

发送前，将当前的Packet从dataQueue中移除，并addLast进ackQueue

3、ResponseProcessor线程从blockReplyStream中读出从datanode的反馈信息

反馈信息很简单，就是一个seqno，再加上每个datanode返回的标志（成功标志为DataTransferProtocol.OP_STATUS_SUCCESS）

通过判断seqno(序列号，每个Packet有一个序列号)，判断datanode是否接收到正确的包。

只有收到反馈包中的seqno与ackQueue.getFirst()的包seqno相同时，说明正确。否则可能出现了丢包的情况。

如果一切OK，则从ackQueue中移出：ackQueue.removeFirst(); 说明这个Packet被datanode成功接收了。

[size=medium][b]三、datanode端是怎么接收数据的？[/b][/size]

上面分析的代码都位于客户端，那么datanode端的代码又如何呢？

答案是：

在DataNode端，有一个Daemon线程：dataXceiverServer，它有一个用于数据传输的ServerSocket一直开在那里。

每当有client连接到datanode时，datanode会new一个DataXceiver

DataXceiver负责数据的传输工作。

如果是写操作(client->datanode)，则调用writeBlock方法：

case DataTransferProtocol.OP_WRITE_BLOCK:
        	writeBlock( in );

writeBlock方法负责：将数据写入本地磁盘，并负责将数据传输给其他datanode，保证数据的拷贝数目（可以通过dfs.replication设置）。

具体负责数据接收的是这一行：

blockReceiver.receiveBlock(mirrorOut, mirrorIn, replyOut,
                                 mirrorAddr, null, targets.length);

	几个参数的含义：
		      DataOutputStream mirrOut, // output to next datanode
						// 下一个datanode的输出流
		      DataInputStream mirrIn,   // input from next datanode
						// 下一个datanode的输入流
		      DataOutputStream replyOut,  // output to previous datanode
						// 数据来源节点(可能是最初的client)的输出流
						// 用来发送反馈通知包
		      String mirrAddr, BlockTransferThrottler throttlerArg,
		      int numTargets) throws IOException {

在receiveBlock方法中，循环接收数据：

/* 
       * Receive until packet length is zero.
       */
      while (receivePacket() > 0) {}

在receivePacket方法中：

不断地从输入流中读取Packet数据：
		int payloadLen = readNextPacket();

	并将数据传输至下一个datanode节点：
		mirrorOut.write(buf.array(), buf.position(), buf.remaining());
		mirrorOut.flush();


	写入磁盘：
		out.write(pktBuf, dataOff, len);

[size=medium][b]四、如果一个文件超过1个block大小，怎么重定向到新的datanode的？在哪里分割的(file分割成blocks)？[/b][/size]

答案是：在DFSOutputStream类的writeChunk方法里。

line 3043:
	if (bytesCurBlock == blockSize) {  // 问题是：它们能正好相等吗？万一bytesCurBlock > blockSize了怎么办？
            currentPacket.lastPacketInBlock = true;
            bytesCurBlock = 0;
            lastFlushOffset = -1;
	}

再往下几行：

int psize = Math.min((int)(blockSize-bytesCurBlock), writePacketSize);
        computePacketChunkSize(psize, bytesPerChecksum);

就是说，在new每个新的Packet之前，都会重新计算一下新的Packet的大小，

以保证新的Packet大小不会超过Block的剩余大小

如果block还有不到一个Packet的大小(比如还剩3kb的空间)，则最后一个Packet的大小就是：

blockSize-bytesCurBlock，也就是3kb

line 2285:
              // get new block from namenode.
              if (blockStream == null) {
                LOG.debug("Allocating new block");
                nodes = nextBlockOutputStream(src); 
                this.setName("DataStreamer for file " + src +
                             " block " + block);
                response = new ResponseProcessor(nodes);
                response.start();
              }

在DataStreamer中，如果遇到one.lastPacketInBlock==true，则将blockStream设为null，之后会重新写入新的block。

**THE END**