在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时，我们会首先构造一个DataInputStream对象，然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件，也对应着类似的工具类，但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.DFSDataInputStream类来读取HD
在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时，我们会首先构造一个DataInputStream对象，然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件，也对应着类似的工具类，但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.DFSDataInputStream类来读取HDFS上一个文件的一段代码来看，如下所示：
package org.shirdrn.hadoop.hdfs;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HdfsFileReader {
public static void main(String[] args) {
String file = "hdfs://hadoop-cluster-m:8020/data/logs/basis_user_behavior/201405071237_10_10_1_73.log";
Path path = new Path(file);
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs;
FSDataInputStream in;
BufferedReader reader = null;
try {
fs = FileSystem.get(conf);
in = fs.open(path); // 打开文件path，返回一个FSDataInputStream流对象
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String line = null;
while((line = reader.readLine()) != null) { // 读取文件行内容
System.out.println("Record: " + line);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if(reader != null) reader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
基于上面代码，我们可以看到，通过一个FileSystem对象可以打开一个Path文件，返回一个FSDataInputStream文件输入流对象，然后从该FSDataInputStream对象就能够读取出文件的内容。所以，我们从FSDataInputStream入手，详细分析从HDFS读取文件内容的过程，在实际地读取物理数据块之前，首先要获取到文件对应的Block列表元数据信息，整体流程如下图所示：
下面，详细说明整个流程：
创建FSDataInputStream流对象
从一个Path路径对象，能够获取到一个FileSystem对象，然后通过调用FileSystem的open方法打开一个文件流：
public FSDataInputStream open(Path f) throws IOException {
return open(f, getConf().getInt("io.file.buffer.size", 4096));
}
由于FileSystem是抽象类，将具体的打开操作留给具体子类实现，例如FTPFileSystem、HarFileSystem、WebHdfsFileSystem等，不同的文件系统具有不同打开文件的行为，我们以DistributedFileSystem为例，open方法实现，代码如下所示：
public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException {
statistics.incrementReadOps(1);
return new DFSClient.DFSDataInputStream(
dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verifyChecksum, statistics));
}
statistics对象用来收集文件系统操作的统计数据，这里使读取文件操作的计数器加1。然后创建了一个DFSClient.DFSDataInputStream对象，该对象的参数是通过DFSClient dfs客户端对象打开一个这个文件从而返回一个DFSInputStream对象，下面，我们看DFSClient的open方法实现，代码如下所示：
public DFSInputStream open(String src, int buffersize, boolean verifyChecksum,
FileSystem.Statistics stats) throws IOException {
checkOpen();
// Get block info from namenode
return new DFSInputStream(src, buffersize, verifyChecksum);
}
checkOpen方法就是检查一个标志位clientRunning，表示当前的dfs客户端对象是否已经创建并初始化，在dfs客户端创建的时候该标志就为true，表示客户端正在运行状态。我们知道，当客户端DFSClient连接到Namenode的时候，实际上是创建了一个到Namenode的RPC连接，Namenode作为Server角色，DFSClient作为Client角色，它们之间建立起Socket连接。只有显式调用DFSClient的close方法时，才会修改clientRunning的值为false，实际上真正地关闭了已经建立的RPC连接。
我们看一下创建DFSInputStream的构造方法实现：
DFSInputStream(String src, int buffersize, boolean verifyChecksum) throws IOException {
this.verifyChecksum = verifyChecksum;
this.buffersize = buffersize;
this.src = src;
prefetchSize = conf.getLong("dfs.read.prefetch.size", prefetchSize);
openInfo();
}
先设置了几个与读取文件相关的参数值，这里有一个预先读取文件的Block字节数的参数prefetchSize，它的值设置如下：
public static final long DEFAULT_BLOCK_SIZE = DFSConfigKeys.DFS_BLOCK_SIZE_DEFAULT;
public static final long DFS_BLOCK_SIZE_DEFAULT = 64*1024*1024;
defaultBlockSize = conf.getLong("dfs.block.size", DEFAULT_BLOCK_SIZE);
private long prefetchSize = 10 * defaultBlockSize;
这个prefetchSize的值默认为10*64*1024*1024=671088640，也就是说，默认预读取一个文件的10个块，即671088640B=640M，如果想要修改这个值，设置dfs.block.size即可覆盖默认值。
然后调用了openInfo方法，从Namenode获取到该打开文件的信息，在openInfo方法中，具体实现如下所示：
synchronized void openInfo() throws IOException {
for (int retries = 3; retries > 0; retries--) {
if (fetchLocatedBlocks()) { // fetch block success. 如果成功获取到待读取文件对应的Block列表，则直接返回
return;
} else {
// Last block location unavailable. When a cluster restarts,
// DNs may not report immediately. At this time partial block
// locations will not be available with NN for getting the length.
// Lets retry a few times to get the length.
DFSClient.LOG.warn("Last block locations unavailable. "
+ "Datanodes might not have reported blocks completely."
+ " Will retry for " + retries + " times");
waitFor(4000);
}
}
throw new IOException("Could not obtain the last block locations.");
}
上述代码中，有一个for循环用来获取Block列表。如果成功获取到待读取文件的Block列表，则直接返回，否则，最多执行3次等待重试操作（最多花费时间大于12秒）。未能成功读取文件的Block列表信息，是因为Namenode无法获取到文件对应的块列表的信息，当整个集群启动的时候，Datanode会主动向NNamenode上报对应的Block信息，只有Block Report完成之后，Namenode就能够知道组成文件的Block及其所在Datanode列表的信息。openInfo方法方法中调用了fetchLocatedBlocks方法，用来与Namenode进行RPC通信调用，实际获取对应的Block列表，实现代码如下所示：
private boolean fetchLocatedBlocks() throws IOException,
FileNotFoundException {
LocatedBlocks newInfo = callGetBlockLocations(namenode, src, 0, prefetchSize);
if (newInfo == null) {
throw new FileNotFoundException("File does not exist: " + src);
}
if (locatedBlocks != null && !locatedBlocks.isUnderConstruction() && !newInfo.isUnderConstruction()) {
Iterator<locatedblock> oldIter = locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator();
Iterator<locatedblock> newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator();
while (oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) {
if (!oldIter.next().getBlock().equals(newIter.next().getBlock())) {
throw new IOException("Blocklist for " + src + " has changed!");
}
}
}
boolean isBlkInfoUpdated = updateBlockInfo(newInfo);
this.locatedBlocks = newInfo;
this.currentNode = null;
return isBlkInfoUpdated;
}
</locatedblock></locatedblock>调用callGetBlockLocations方法，实际上是根据创建RPC连接以后得到的Namenode的代理对象，调用Namenode来获取到指定文件的Block的位置信息（位于哪些Datanode节点上）：namenode.getBlockLocations(src, start, length)。调用callGetBlockLocations方法返回一个LocatedBlocks对象，该对象包含了文件长度信息、List blocks列表对象，其中LocatedBlock包含了一个Block的基本信息：
private Block b; private long offset; // offset of the first byte of the block in the file private DatanodeInfo[] locs; private boolean corrupt;
有了这些文件的信息（文件长度、文件包含的Block的位置等信息），DFSClient就能够执行后续读取文件数据的操作了，详细过程我们在后面分析说明。
通过Namenode获取文件信息
上面，我们提到获取一个文件的基本信息，是通过Namenode来得到的，这里详细分析Namenode是如何获取到这些文件信息的，实现方法getBlockLocations的代码，如下所示：
public LocatedBlocks getBlockLocations(String src, long offset, long length) throws IOException {
myMetrics.incrNumGetBlockLocations();
return namesystem.getBlockLocations(getClientMachine(), src, offset, length);
}
可以看到，Namenode又委托管理HDFS name元数据的FSNamesystem的getBlockLocations方法实现：
LocatedBlocks getBlockLocations(String clientMachine, String src, long offset, long length) throws IOException {
LocatedBlocks blocks = getBlockLocations(src, offset, length, true, true, true);
if (blocks != null) {
//sort the blocks
// In some deployment cases, cluster is with separation of task tracker
// and datanode which means client machines will not always be recognized
// as known data nodes, so here we should try to get node (but not
// datanode only) for locality based sort.
Node client = host2DataNodeMap.getDatanodeByHost(clientMachine);
if (client == null) {
List<string> hosts = new ArrayList<string> (1);
hosts.add(clientMachine);
String rName = dnsToSwitchMapping.resolve(hosts).get(0);
if (rName != null)
client = new NodeBase(clientMachine, rName);
}
DFSUtil.StaleComparator comparator = null;
if (avoidStaleDataNodesForRead) {
comparator = new DFSUtil.StaleComparator(staleInterval);
}
// Note: the last block is also included and sorted
for (LocatedBlock b : blocks.getLocatedBlocks()) {
clusterMap.pseudoSortByDistance(client, b.getLocations());
if (avoidStaleDataNodesForRead) {
Arrays.sort(b.getLocations(), comparator);
}
}
}
return blocks;
}
</string></string>跟踪代码，最终会在下面的方法中实现了，如何获取到待读取文件的Block的元数据列表，以及如何取出该文件的各个Block的数据，方法实现代码，这里我做了详细的注释，可以参考，如下所示：
private synchronized LocatedBlocks getBlockLocationsInternal(String src,
long offset,
long length,
int nrBlocksToReturn,
boolean doAccessTime,
boolean needBlockToken)
throws IOException {
INodeFile inode = dir.getFileINode(src); // 获取到与待读取文件相关的inode数据
if (inode == null) {
return null;
}
if (doAccessTime && isAccessTimeSupported()) {
dir.setTimes(src, inode, -1, now(), false);
}
Block[] blocks = inode.getBlocks(); // 获取到文件src所包含的Block的元数据列表信息
if (blocks == null) {
return null;
}
if (blocks.length == 0) { // 获取到文件src的Block数，这里=0，该文件的Block数据还没创建，可能正在创建
return inode.createLocatedBlocks(new ArrayList<locatedblock>(blocks.length));
}
List<locatedblock> results;
results = new ArrayList<locatedblock>(blocks.length);
int curBlk = 0; // 当前Block在Block[] blocks数组中的索引位置
long curPos = 0, blkSize = 0; // curPos表示某个block在文件中的字节偏移量，blkSize为Block的大小（字节数）
int nrBlocks = (blocks[0].getNumBytes() == 0) ? 0 : blocks.length; // 获取到文件src的Block数，实际上一定>0，但是第一个block大小可能为0，这种情况认为nrBlocks=0
for (curBlk = 0; curBlk 0，所以我觉得这段代码写的稍微有点晦涩）
blkSize = blocks[curBlk].getNumBytes();
assert blkSize > 0 : "Block of size 0";
if (curPos + blkSize > offset) {
break;
}
curPos += blkSize;
}
if (nrBlocks > 0 && curBlk == nrBlocks) // offset >= end of file, 到这里curBlk=0，如果从文件src的第一个Block的字节数累加计算，知道所有的Block的字节数都累加上了，总字节数仍然Datanode映射的列表中，无法读取该Block的Datanode节点数
if (numCorruptNodes != numCorruptReplicas) {
LOG.warn("Inconsistent number of corrupt replicas for "
+ blocks[curBlk] + "blockMap has " + numCorruptNodes
+ " but corrupt replicas map has " + numCorruptReplicas);
}
DatanodeDescriptor[] machineSet = null; // 下面的if...else用来获取一个Block所在的Datanode节点
boolean blockCorrupt = false;
if (inode.isUnderConstruction() && curBlk == blocks.length - 1
&& blocksMap.numNodes(blocks[curBlk]) == 0) { // 如果文件正在创建，当前blocks[curBlk]还没有创建成功（即没有可用的Datanode可以提供该Block的服务），仍然返回待创建Block所在的Datanode节点列表。数据块是在Datanode上存储的，只要Datanode完成数据块的存储后，通过heartbeat将数据块的信息上报给Namenode后，这些信息才会存储到blocksMap中
// get unfinished block locations
INodeFileUnderConstruction cons = (INodeFileUnderConstruction) inode;
machineSet = cons.getTargets();
blockCorrupt = false;
} else { // 文件已经创建完成
blockCorrupt = (numCorruptNodes == numNodes); // 是否当前的Block在所有Datanode节点上的副本都坏掉，无法提供服务
int numMachineSet = blockCorrupt ? numNodes : (numNodes - numCorruptNodes); // 如果是，则返回所有Datanode节点，否则，只返回可用的Block副本所在的Datanode节点
machineSet = new DatanodeDescriptor[numMachineSet];
if (numMachineSet > 0) { // 获取到当前Block所有副本所在的Datanode节点列表
numNodes = 0;
for (Iterator<datanodedescriptor> it = blocksMap.nodeIterator(blocks[curBlk]); it.hasNext();) {
DatanodeDescriptor dn = it.next();
boolean replicaCorrupt = corruptReplicas.isReplicaCorrupt(blocks[curBlk], dn);
if (blockCorrupt || (!blockCorrupt && !replicaCorrupt))
machineSet[numNodes++] = dn;
}
}
}
LocatedBlock b = new LocatedBlock(blocks[curBlk], machineSet, curPos, blockCorrupt); // 创建一个包含Block的元数据对象、所在Datanode节点列表、起始索引位置（字节数）、健康状况的LocatedBlock对象
if (isAccessTokenEnabled && needBlockToken) { // 如果启用Block级的令牌（Token）访问，则为当前用户生成读模式的令牌信息，一同封装到返回的LocatedBlock对象中
b.setBlockToken(accessTokenHandler.generateToken(b.getBlock(), EnumSet.of(BlockTokenSecretManager.AccessMode.READ)));
}
results.add(b); // 收集待返回给读取文件的客户端需要的LocatedBlock列表
curPos += blocks[curBlk].getNumBytes();
curBlk++;
} while (curPos
<p>我们可以看一下，最后的调用inode.createLocatedBlocks(results)生成LocatedBlocks对象的实现，代码如下所示：</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">
LocatedBlocks createLocatedBlocks(List<locatedblock> blocks) {
return new LocatedBlocks(computeContentSummary().getLength(), blocks, isUnderConstruction()); // 通过ContentSummary对象获取到文件的长度
}
</locatedblock>客户端通过RPC调用，获取到了文件对应的Block以及所在Datanode列表的信息，然后就可以根据LocatedBlocks来进一步获取到对应的Block对应的物理数据块。
对Block列表进行排序
我们再回到FSNamesystem类，调用getBlockLocationsInternal方法的getBlockLocations方法中，在返回文件block列表LocatedBlocks之后，会对每一个Block所在的Datanode进行的一个排序，排序的基本规则有如下2点：
基于上述规则排序后，Block列表返回到Client。
Client与Datanode交互更新文件Block列表
我们要回到前面分析的DFSClient.DFSInputStream.fetchLocatedBlocks()方法中，查看在调用该方法之后，是如何执行实际处理逻辑的：
private boolean fetchLocatedBlocks() throws IOException,
FileNotFoundException {
LocatedBlocks newInfo = callGetBlockLocations(namenode, src, 0, prefetchSize); // RPC调用向Namenode获取待读取文件对应的Block及其位置信息LocatedBlocks对象
if (newInfo == null) {
throw new FileNotFoundException("File does not exist: " + src);
}
if (locatedBlocks != null && !locatedBlocks.isUnderConstruction() && !newInfo.isUnderConstruction()) { // 这里面locatedBlocks!=null是和后面调用updateBlockInfo方法返回的状态有关的
Iterator<locatedblock> oldIter = locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator();
Iterator<locatedblock> newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator();
while (oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) { // 检查2次获取到的LocatedBlock列表：第2次得到newInfo包含的Block列表，在第2次得到的locatedBlocks中是否发生变化，如果发生了变化，则不允许读取，抛出异常
if (!oldIter.next().getBlock().equals(newIter.next().getBlock())) {
throw new IOException("Blocklist for " + src + " has changed!");
}
}
}
boolean isBlkInfoUpdated = updateBlockInfo(newInfo);
this.locatedBlocks = newInfo;
this.currentNode = null;
return isBlkInfoUpdated;
}
</locatedblock></locatedblock>如果第一次读取该文件时，已经获取到了对应的block列表，缓存在客户端；如果客户端第二次又读取了该文件，仍然获取到一个block列表对象。在两次读取之间，可能存在原文件完全被重写的情况，所以新得到的block列表与原列表完全不同了，存在这种情况，客户端直接抛出IO异常，如果原文件对应的block列表没有变化，则更新客户端缓存的对应block列表信息。
当集群重启的时候（如果允许安全模式下读文件），或者当一个文件正在创建的时候，Datanode向Namenode进行Block Report，这个过程中可能Namenode还没有完全重建好Block到Datanode的映射关系信息，所以即使在这种情况下，仍然会返回对应的正在创建的Block所在的Datanode列表信息，可以从前面getBlockLocationsInternal方法中看到，INode的对应UnderConstruction状态为true。这时，一个Block对应的所有副本中的某些可能还在创建过程中。
上面方法中，调用updateBlockInfo来更新文件的Block元数据列表信息，对于文件的某些Block可能没有创建完成，所以Namenode所保存的关于文件的Block的的元数据信息可能没有及时更新（Datanode可能还没有完成Block的报告），代码实现如下所示：
private boolean updateBlockInfo(LocatedBlocks newInfo) throws IOException {
if (!serverSupportsHdfs200 || !newInfo.isUnderConstruction() || !(newInfo.locatedBlockCount() > 0)) { // 如果获取到的newInfo可以读取文件对应的Block信息，则返回true
return true;
}
LocatedBlock last = newInfo.get(newInfo.locatedBlockCount() - 1); // 从Namenode获取文件的最后一个Block的元数据对象LocatedBlock
boolean lastBlockInFile = (last.getStartOffset() + last.getBlockSize() == newInfo.getFileLength());
if (!lastBlockInFile) { // 如果“文件长度 != 最后一个块起始偏移量 + 最后一个块长度”，说明文件对应Block的元数据信息还没有更新，但是仍然返回给读取文件的该客户端
return true;
}
// 这时，已经确定last是该文件的最后一个bolck，检查最后个block的存储位置信息
if (last.getLocations().length == 0) {
return false;
}
ClientDatanodeProtocol primary = null;
Block newBlock = null;
for (int i = 0; i
<p>我们看一下，在updateBlockInfo方法中，返回false的情况：Client向Namenode发起的RPC请求，已经获取到了组成该文件的数据块的元数据信息列表，但是，文件的最后一个数据块的存储位置信息无法获取到，说明Datanode还没有及时通过block report将数据块的存储位置信息报告给Namenode。通过在openInfo()方法中可以看到，获取文件的block列表信息有3次重试机会，也就是调用updateBlockInfo方法返回false，可以有12秒的时间，等待Datanode向Namenode汇报文件的最后一个块的位置信息，以及Namenode更新内存中保存的文件对应的数据块列表元数据信息。<br>
我们再看一下，在updateBlockInfo方法中，返回true的情况：</p>
上面Client会与Datanode直接进行RPC通信，获取文件最后一个block的元数据，这时可能由于网络问题等等，无法得到文件最后一个block的元数据，所以也会返回true，也就是说，Client仍然可以读取该文件，只是无法读取到最后一个block的数据。
这样，在Client从Namenode/Datanode获取到的文件的Block列表元数据已经是可用的信息，可以根据这些信息读取到各个Block的物理数据块内容了，准确地说，应该是文件处于打开状态了，已经准备好后续进行的读操作了。
原文地址：HDFS读文件过程分析：获取文件对应的Block列表, 感谢原作者分享。
