Hadoop系统通信协议介绍(转)

转载自 ---- http://weilaiyxj.iteye.com/blog/913166

本文约定: 
DN: DataNode 
TT: TaskTracker 
NN: NameNode 
SNN: Secondry NameNode 
JT: JobTracker

本文介绍Hadoop各节点和Client之间通信协议。

Hadoop的通信是建立在RPC的基础上,关于RPC的详解介绍大家可以参照 "hadoop rpc机制 && 将avro引入hadoop rpc机制初探"

RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)--远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。

RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器。首先,客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程,然后等待应答信息。在服务器端,进程保持睡眠状态直到调用信息的到达为止。当一个调用信息到达,服务器获得进程参数,计算结果,发送答复信息,然后等待下一个调用信息,最后,客户端调用进程接收答复信息,获得进程结果,然后调用执行继续进行。

有多种 RPC模式和执行。最初由 Sun 公司提出。IETF ONC 宪章重新修订了 Sun 版本,使得 ONC RPC 协议成为 IETF 标准协议。现在使用最普遍的模式和执行是开放式软件基础的分布式计算环境(DCE)。

原理图:

Hadoop系统通信协议介绍(转)

协议结构

远程过程调用(RPC)信息协议由两个不同结构组成:调用信息和答复信息。信息流程如下所示:

RPC:远程过程调用流程

RPC 调用信息:每条远程过程调用信息包括以下无符号整数字段,以独立识别远程过程:

程序号(Program number)

程序版本号(Program version number)

过程号(Procedure number)

RPC 调用信息主体形式如下:

struct call_body {

unsigned int rpcvers;

unsigned int prog;

unsigned int vers;

unsigned int proc;

opaque_auth cred;

opaque_auth verf;

1 parameter

2 parameter . . . };

RPC 答复信息:RPC 协议的答复信息的改变取决于网络服务器对调用信息是接收还是拒绝。答复信息请求包括区别以下情形的各种信息:

RPC 成功执行调用信息。.

RPC 的远程实现不是协议第二版,返回 RPC 支持的最低和最高版本号。

在远程系统中,远程程序不可用。

远程程序不支持被请求的版本号。返回远程程序所支持的最低和最高版本号。

请求的过程号不存在。通常是呼叫方协议或程序差错。

RPC答复信息形式如下:

enum reply_stat stat

{MSG_ACCEPTED = 0,

MSG_DENIED = 1 };

地址来源:http://baike.so.com/doc/3378073-3556305.html

Hadoop中节点之间的通信是比较复杂的一个网络,若可以把它们之间的通信网络了解清楚,那么对于Hadoop的整体框架理解会有很大帮助。

HDFS中有5种协议: 
DatanodeProtocol (DN && NN) 
InterDatanodeProtocol (DN && DN) 
ClientDatanodeProtocol (Client && DN) 
ClientProtocol (Client && NN) 
NamenodeProtocol (SNN && NN)

Map/Reduce 中有3种协议: 
InterTrackerProtocol (TT && JT) 
JobSubmissionProtocol (Client && JT) 
TaskUmbilicalProtocol (Child && TT)

其中,DatanodeProtocol,ClientDatanodeProtocol,InterTrackerProtocol,TaskUmbilicalProtocol,JobSubmissionProtocol这5种协议通信频繁。

这8种协议在Hadoop中是作为接口存在,8种协议都继承接口VersionedProtocol。 
协议的实现主要集中在类: JobTracker, NameNode, TaskTracker, DataNode 这4个类中。

其中 
JobTracker实现两个接口: InterTrackerProtocol,JobSubmissionProtocol 
TaskTracker类实现: TaskUmbilicalProtocol

NameNode类实现: DatanodeProtocol,ClientProtocol,NamenodeProtocol 
DataNode类实现: InterDatanodeProtocol,ClientDatanodeProtocol

类图参照下图

Hadoop系统通信协议介绍(转)

下面单独介绍每种协议

1.InterTrackerProtocol (TaskTracker & JobTracker通信协议) 
协议简介: 
TT 每隔一段时间向JT发送heartbeat提交当前TT所在机器的内存,CPU,磁盘等状态信息,是否可以接收新任务等信息;JT接收到 heartbeat给TT返回需要所做的job或task操作,是否开启新的任务。TT可以从取得JT取得当前文件系统路径,需要执行Job的Jar文件 路径等。

方法介绍: 
heartbeat()    //TT周期性(最短时间缺省时间是3秒)的调用heartbeat给JT发送heartbeat

输入参数:

TaskTrackerStatus: TaskTracker机器状态信息

空闲磁盘信息,虚拟和实际内存信息,Map使用内存,Reduce使用内存,可以虚拟和物理内存,累计 CPU 时间,CPU频率,CPU处理器个数,CPU使用率

Restarted: 是否是第一次启动

initialContact: 是否需要初始化

acceptNewTasks: 是否能接收新的Task (Map/Reduce)

responseId: 上次从JT成功接收的ID

返回结果:(JobTracker返回HeartbeatResponse )

HeartbeatResponse对象有以下几个属性:

responseId:返回应答ID

heartbeatInterval: heartbeat间隔

action列表: JT需要TT所做的操作(LAUNCH_TASK,KILL_TASK,KILL_JOB,  REINIT_TRACKER,COMMIT_TASK)

getFilesystemName: TaskTracker调用一次,取得的文件系统路径 
reportTaskTrackerError: TT报告问题到JT 
getTaskCompletionEvents: 取得jobid的task完成信息 
getSystemDir: 取得执行Job所需要文件的路径

2. JobSubmissionProtocol(JobClient & JobTracker 之间通信) 
协议简介: 
主要用来提交,执行Job和取得当前Job状态; 
JobClient可以通过此协议提交Job(submitJob),取得当前job的参数,状态,Counter,Task状态,文件系统路径,jar文件路径,所有job的状态,还有Job队列的信息, 
此外JobClient还可以提交KillJob和设定Job优先级等任务到JobTracker;

主要方法: 
getNewJobId:分配JobId 
submitJob:提交Job执行,返回Job状态 
getClusterStatus:取得当前Cluster的状态,如果detailed为true还报告tracker names信息,返回cluster状态 
killJob:Kill Job 
setJobPriority:设定job优先级 
killTask:Kill 任务attempt 
getJobProfile: 取得已运行的job的句柄 
getJobStatus: 取得已运行Job的状态 
getJobCounters: 取得job的Counter    
getMapTaskReports: 取得Job的各个Map Task报告 
getReduceTaskReports: 取得Job的各个Reduce Task报告 
getCleanupTaskReports:取得CleanupTask结果报告 
getSetupTaskReports:取得Setup Task报告 
getFilesystemName: 返回文件系统的名称 
jobsToComplete: 取得没有完成和没有失败的Job状态(正在运行Job) 
getAllJobs:取得所有Job状态 
getTaskCompletionEvents: 取得特定Jobid完成的事件 
getSystemDir:取得job文件存放的路径 
getQueues:取得JobTracker的队列集合 
getQueueInfo: 取得一个Job的调度信息 
getJobsFromQueue:取得一个队列中所有提交的job

3. TaskUmbilicalProtocol (Child & TaskTracker) 
协议简介: 
Child & TaskTracker之间通信协议: 
Child通过此协议,查看TT是否存在,取得任务,报告任务的进度,状态,出错信息,Commit文件到HDFS,并取得map结果给reduce;TaskTracker接收任务并监控任务的进度

主要方法: 
getTask:  Child运行时,调用此方法取得task任务 
statusUpdate: 报告child进程进度 
reportDiagnosticInfo: 
reportNextRecordRange:报告Task下一步将要处理的记录范围  
ping: child周期性的调用此方法来查看parent(TaskTracker)是否存在 
commitPending: 报告此任务任务已完成,但是文件还未提交(还未Commit) 
canCommit: 轮询task是否可以提交文件(Commit) 
getMapCompletionEvents:Reduce任务调用此方法取得Map输出文件, 返回map状态更新(map完成事务)

4. DatanodeProtocol (NN & DN) 
协议简介: 
DN注册信息到NN,发送当前DN,block等信息到NN(发送block报告,发送block错误报告) 
NN返回DN需要执行的操作(删除block或copy)

主要方法: 
register :注册DN到NN 
sendHeartbeat:  DN报告NN,存在以及当前状态; NN返回DN  DatanodeCommand数组,告诉DN需要做的操作(标记block失效,Copy等) 
blockReport:  blockReport()告诉NameNode所有本地的块列表,NameNode返回一个废弃的需要删除的块的列表; 这个功能可以通知NameNode自己机器上的块的情况,当hadoop启动的时候,通过这个方法NameNode重建block和DN的关系表;其他情 况会定期检查(缺省时间一个月) 
blockReceived: DataNode告诉NameNode,最近收到的block (假如有超过重复因子数量的额外的块会删除) 例如:client写入一个新块,或另一个DN拷贝一个block到此DN,会调用此方法 
errorReport: 报告NameNode 数据节点发生错误 
processUpgradeCommand: 给NameNode发送升级命令,返回更新命令 
reportBadBlocks: 报告错误的Block  
nextGenerationStamp: 返回某一块的新的时间戳 
commitBlockSynchronization: Commit block synchronization in lease recovery

5. InterDatanodeProtocol (DN & DN) 
协议简介: 
取得blockmeta,更新block信息等

主要方法: 
getBlockMetaDataInfo: 取得某blockMeta信息 
updateBlock:更新Block信息(主要是时间戳和长度)

6.NamenodeProtocol (NN & SNN) 
协议简介: 
取得DN块列表,回滚edit log, 回滚FsImage

主要方法: 
getBlocks: 取得某DataNode的 BlockLIst 并且是固定的Size,返回一个block和位置数组 
getEditLogSize:取得当前edit log的size 
rollEditLog: 关闭旧的edit log,打开一个新edit log (返回CheckpointSignature : 一个独立的事务ID)    
rollFsImage: 主要工作删除旧的fsImage, 拷贝新的image到fsImage; 删除旧的old edits, 重命名到edits

7.ClientDatanodeProtocol (Client && DN) 
协议简介: 
recoverBlock: 恢复block,返回new blockId和 generation stamp

8.ClientProtocol (Client & NN) 
协议简介: 
Client-->NN: 用户进行文件操作,文件系统操作,系统管理和问题处理的接口

主要方法: 
getBlockLocations: 得到文件某个范围内块的DN列表( 排序是按照和client的远近来排序, 之后Client根据DN位置,直接去最近DN取得实际数据), 
create:  创建一个新的文件 
append: 追加内容到一个文件结尾(dfs.support.append 为 true时 起作用) 
setReplication: 设定当前文件的重复因子 
setPermission: 设定存在的文件/目录的权限 
setOwner: 设定一个路径的owner 
abandonBlock: 丢弃一个block 
addBlock: 文件里写入Block 
complete:结束写数据,如果文件正常关闭true; 否则 false 
reportBadBlocks: Client向NameNode报告损坏的Block 
rename: 重命名一个文件或者目录 
delete: 删除一个文件或者目录 
mkdirs: 创建一个目录 
getListing: 返回文件目录状态 
renewLease: 判断client 是否dead 
getStats: 取得fileSystem的状态 
getDatanodeReport: 取得当前datanode的report 
getPreferredBlockSize: 取得文件的block size 
setSafeMode: 进入safe mode 
saveNamespace:  保存namespace image 
refreshNodes:  NameNode重新读取Hosts文件 
finalizeUpgrade: 结束上次更新 
metaSave: 将当前系统namenode数据结构dump到一个文件,如果存在那么追加 
getFileInfo: 取得文件的信息 
setQuota: 设定文件目录的配额 
getContentSummary: 目录的内容摘要 
fsync: 同步文件所有metadata到文件 
setTimes: 设定文件时间

上一篇:如何提高MySQL Limit查询的性能


下一篇:【Python基础学习二】定义变量、判断、循环、函数基本语法