Hbase如何写入hdfs

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下图是描述Hbase底层存储结构的顶层结构图。可以看到Hbase将处理HFile文件（memstore生成）和HLog文件（WAL生成）这两种文件都将有HRegionServer管理，当真正存储到HDFS中时，会使用DFS Client作为hdfs的客户端把大批量的这两种数据流写到多个DataNode节点中。

之前在wal线程模型源码分析中为了突出重点说明wal线程模型，并未具体说明writer.append()和writer.sync()中writer实例是什么，在FSHLog中被volatile关键字修饰声明为一个WALProvider.Writer类型的接口：

在这里我们仅仅讨论使用hdfs作为hbase的文件系统，也即是init参数中fs(System)是DistributedFileSystem的实例。在其createNonRecursive的实现的参数除了path参数指明需要在hdfs创建的文件路径比较重要以外，还有一个replication参数也很重要，这个参数说明了备份数量也即是写datanode份数。DistributedFileSystem中dfs是DFSClient的实例引用，也即最开始那张架构图中所指的DFS Client。hbase使用DFSClient的create方法通过RPC调用向hdfs的namenode创建一个文件并构造了输出流DFSOutputStream实例，这个方法另外一个重点就启动了一个pipeline，具体调用是streamer.start()，这个pipleline是hbase向hdfs的多个datanode管道写的实现。虽然这里分析的是wal的写入过程，但是其实keyvalue写到memstore，再写到HFile后也是采用这种方式管道写(pipeline)的方式实现。

通过rpc调用NameNode的create函数，调用namesystem.startFile函数，其又调用startFileInternal函数，它创建一个新的文件，状态为under construction，没有任何data block与之对应。于此同时创建成功后会返回一个DFSOutputStream类型的实例，在FSDataOutputStream中被称作wrappedStream，该对象负责处理datanode和namenode之间的通讯。

hdfs的文件结构，HDFS一个文件由多个block(默认64MB)构成。这里通过注释可以看到HDFS在进行block读写的时候是以packet(默认每个packet为64K)为单位进行的。每一个packet由若干个chunk（默认512Byte）组成。Chunk是进行数据校验的基本单位，对每一个chunk生成一个校验和(默认4Byte)并将校验和进行存储。

分析到这，已经可以看出hbase文件写入hdfs的过程并没有特别，hdfs就把hbase当做hdfs的client然后封装成chunk再组装成packet，再向datanode批量写数据。为了保证数据有序的传输，使用了数据发送队列dataqueue和待确认队列ackqueue，并使用两个线程DFSOutputStream$DataStreamer和DFSOutputStream$DataStreamer$ResponseProcessor(在run()中)分别来发送数据到对应block和确认数据是否到达。

还有另外一个重点就是hbase是如何把数据到datanode的磁盘的。

在此，我们又要回到ProtobufLogWriter类中因为writer.sync()最终调用的就是ProtobufLogWriter的writer方法，它的源码如下：

就像注释中所解释的一样，hflush是同步的只能保证能让新reader能看到，但是并不能保证其真正的持久化到了每个datanode中，也即没真的调用posix中的fsync()系统调用。它只是将client端写入的数据刷到每个DataNode的OS缓存(store)中，如果每个副本所在的DataNode同时crash时（例如机房断电）将会导致数据丢失。

hdfs给客户端还提供了另外一种语义hsync:client端所有的数据都发送到副本的每个datanode上，并且datanode上的每个副本都完成了posix中fsync的调用，也就是说操作系统已经把数据刷到磁盘上（当然磁盘也可能缓冲数据）；需要注意的是当调用fsync时只有当前的block会刷到磁盘中，要想每个block都刷到磁盘，必须在创建流时传入Sync标示。

hbase当前选择的是hflush语义。这两种语义都调用的flushOrsync方法，其中hflush调用的isSync传入false,而hsync传入的是true。

waitForAckedSeqno()就是用于等待ackqueue中的ack回来，并被唤醒。

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