第２回 hadoop 輪読会

第２回

Hadoop本輪読会3章 Hadoop分散ファイルシステム

３章 Hadoop分散ファイルシステム

• 分散ファイルシステム- ネットワーク上のマシン群にまたがるストレージ

- ネットワークプログラミングに関するあらゆる複雑性

- ノードの障害に対してもデータの損失を被らない耐久性を持つファイルシステムを作ることは、最も困難な挑戦の一つ

• HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)

HDFSの設計

• 得意- 非常に大きなファイル

‣ 数百MB, GB, TB

- ストリーミング型のデータアクセス

‣ 書き込みを１度だけ行い、読み出しを何度も行う処理

- コモディティハードウェア

‣ 高価な高可用性をもったハードウェアは必要ない

‣ 普通に手に入るハードウェアで構成されるクラスタ

HDFSの設計

• 不得意- 低レイテンシのデータアクセス

‣ 高スループットの実現のため、レイテンシを犠牲にしている

- 大量の小さなファイル

‣ 保管できるファイル数はネームノードのメモリ量に制限される

- 複数のライターからの書き込みや、任意のファイルの修正

‣ １つのライターからのみ書き込むことができる

‣ 書き込みは常にファイルの末尾

HDFSに関する概念

• ブロック- デフォルトで64MB

- メリット

‣ 大きいファイルが作れる

‣ サブシステムが単純になる

‣ レプリケーションと相性がよい

• ネームノードとデータノード- マスター/ワーカーパターン

- ネームノード(マスター)

- データノード(ワーカー)

• ネームノード- ファイルシステムのツリーと、ツリー内の全ファイルおよびディレクトリのメタデータを管理(ローカルディスクにイメージ、編集ログ)

- すべてのファイルの全ブロックがどこにあるかを管理(ローカルディスクには保存されない、起動時にデータノード群から再構築)

• データノード- 実際に、ブロックを保存

- クライアントあるいはネームノードからの要求に応じて、ブロックの読み書きを行う

- 定期的にネームノードに自分が保存しているブロックのリストを報告

• ネームノードがなければ、ファイルシステムを利用できない

- ネームノードの情報のバックアップ(イメージ, 編集ログ)

- セカンダリネームノード

• セカンダリネームノード- イメージと編集ログのマージ

NameNode SecondaryNameNode

メモリローカルディスク

イメージ

編集ログイメージ

イメージ

open()append()write()

イメージ

更新

イメージ

更新追加

イメージ

メモリローカルディスクイメージ

編集ログ

イメージ

マージされたイメージ

イメージ

マージされたイメージ

コマンドラインインタフェース

• hadoop fs -copyFromLocal <localsrc> ... <dst>

• hadoop fs -copyToLocal <src> <localdst>

• hadoop fs -ls <path>

• hadoop fs -mkdir <path>

• hadoop fs -help

Hadoopのファイルシステム群

ファイルシステム

URIスキーム java実装

local file org.apache.hadoop.fs.localFileSystem

HDFS hdfs org.apache.hadoop.hdfs.DistributesFileSystem

HFTP hftp org.apache.hadoop.hdfs.HftpFileSystem

HSFTP hsftp org.apache.hadoop.hdfs.HsftpFileSystem

HAR har org.apache.hadoop.fs.HarFileSystem

KFS kfs org.apache.hadoop.fs.kfs.KosmosFileSystem

FTP ftp org.apache.hadoop.fs.ftp.FTPFileSystem

S3(ネイティブ)

s3n org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem

S3(ブロックベース)

s3 org.apache.hadoop.fs.S3FileSystem

•hadoop fs -ls file:///•hadoop fs -ls hdfs:///•hadoop fs -ls hftp:///

インターフェース

• Thrift

- libhdfs

• FUSE(FileSystem in Userspace)

• WebDAV

• その他- HTTP, FTP(まだ、完成していない)

Javaインターフェース

• Hadoop URLからのデータ読み出し

public class URLCat { static { URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory()); }

public static void main(String[] args) throws Exception { InputStream in = null; try { in = new URL(args[0]).openStream(); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); } finally { IOUtils.closeStream(in); } }}

• FileSystem APIを使ったデータの読み出し

public class FileSystemCat { public static void main(String[] args) throws Exception { String uri = args[0]; Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); InputStream in = null; try { in = fs.open(new Path(uri)); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); } finally { IOUtils.closeStream(in); } }

• FSDataInputStream

public class FSDataInputStream extends DataInputStream implements Seekable, PositionedReadable {

// 実装は省略}

public interface Seekable { void seek(long pos) throws IOException; long getPos() throws IOException; boolean seekToNewSource(long targetPos) throws IOException;}

public class FileSystemDoubleCat { public static void main(String[] args) throws Exception { String uri = args[0]; FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), new Configuration()); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(new Path(uri)); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); in.seek(0); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); } finally { IOUtils.closeStream(in); } }}

public class FSDataInputStream extends DataInputStream implements Seekable, PositionedReadable {

// 実装は省略}

public interface PositionedReadable { int read(long position, byte buffer[], int offset, int length) throws IOException; void readFully(long position, byte buffer[], int offset, int length) throws IOException; void readFully(long position, byte buffer[]) throws IOException;}

• データの書き込み- public FSDataOutputStream create(Path f)

throws IOException

- public FSDataOutputStream append(Path f) throws IOException

• FSDateOutputStream

- FileSystemのcreate(), append()が返す

- シークは許されてない

public class FSDataOutputStream extends DataOutputStream implements Syncable { public long getPos() throws IOException { // 実装は省略 }

// 実装は省略}

• ディレクトリ- public boolean mkdirs(Path f) throws IOException

• ファイルのメタデータFileStatus status = fs.getFileStatus(new Path("hdfs://localhost/hogehoge"));

status.isDir(); // ディレクトリかどうかstatus.getLen(); // ファイルサイズstatus.getModificationTime(); // 更新時間status.getReplication(); // レプリケーションサイズstatus.getBlockSize(); // ブロックサイズ(デフォルト64MB)status.getOwner(); // オーナstatus.getGroup(); // グループstatus.getPermission().toString(); // パーミッション情報

• ファイルのリスト- public FileStatus[] listStatus(Path f) throws IOException;

- public FileStatus[] listStatus(Path f, PathFilter filter) throws IOException;

- public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws IOException;

- public FileStatus[] listStatus(Path[] files, PathFilter filter) throws IOException;

• ファイルのリストpublic class ListStatus { public static void main(String[] args) throws Exception { String uri = args[0]; Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path[] paths = new Path[args.length]; for (int i = 0; i < paths.length; i++) { paths[i] = new Path(args[i]); } FileStatus[] status = fs.listStatus(paths); for (FileStatus stat : status) { System.out.println(stat.getPath().toUri().getPath()); } }}

• ファイルパターン- public FileStatus[] globStatus(Path pathPattern) throws IOException

- public FileStatus[] globStatus(Path pathPattern, PathFilter filter) throws IOException

• ファイルパターン

グロブ名称マッチする対象＊アスタリスク０個以上の文字

？クエスチョンマーク１文字

[ab] 文字クラス集合{a,b}のいずれかに１文字

[^ab] 否定文字クラス集合{a,b}に含まれない１文字

[a-b] 文字範囲集合{a,b}内の１文字(aとbを含む)。aは辞書の並び順でbに等しいか、それより前でなければならない

[^a-b] 否定文字範囲集合{a,b}に含まれない１文字(aとbもマッチしない)。aは辞書の並び順でb

に等しいか、それより前でなければならない

{a,b} 選択 aあるいはb

¥c エスケープ文字 cがメタ文字の場合、文字c

• パスフィルタ

public interface PathFilter { boolean accept(Path path);}

• パスフィルタ例public class RegexExcludePathFilter implements PathFilter {

private final String regex; public RegexExcludePathFilter(String regex) { this.regex = regex; } @Override public boolean accept(Path path) { return !path.toString().matches(regex); }}

fs.globStatus(new Path("/2007/*/*"), new RegexExcludePathFilter("^.*/2007/12/31$"));

• データの削除- public boolean delete(Path f, boolean recursive)

throws IOException;

データフロー

• ファイル読み込みの解剖学

HDFSクライアント DistributedFileSystem

FSDataInputStream

NameNode

DateNode1 DateNode2 DateNode3 DateNode4

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

open(new Path(“/aaa.txt”))

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

“/aaa.txt”のブロック情報の取得(先頭の数ブロック)

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

aaa.txt : block1, block2. block3, block4

block1 : DataNode1, DataNode3block2 : DataNode3, DataNode4block3 : DataNode2, DataNode3block4 : DataNode1, DataNode2

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

block1 : DataNode1, DataNode3block2 : DataNode3, DataNode4 aaa.txt : block1, block2. block3, block4

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

block3 : DataNode2, DataNode3block4 : DataNode1, DataNode2

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

close()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

次からは接続しない

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

次からは接続しない

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

報告

クライアント

データフロー

FSDataInputStream

NameNode

block1 block1

block2 block3

block3 block2

block4block4

read()

報告

クライアント

データフロー

• ファイル読み込みの解剖学- クライアントに対して透過的

- データのトラフィックはクラスタ内の全データノードに分散される

- クライアント数の増加に連れて、ネームノードがボトルネックになることはない

データフロー

• ネットワークの近さについて- ネットワークをツリー構造で表し、２つのノード間の距離をそれらのノードの最も近い共通祖先への距離の合計

- 設定の詳細は「9.1.1 ネットワークトポロジ」

- デフォルトはフラット

距離(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1) = 0

距離(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2) = 2

距離(/d1/r1/n1, /d1/r2/n3) = 4

距離(/d1/r1/n1, /d2/r3/n4) = 6

r1 r2 r3

n1 n2 n3 n4

FSDataOutputStream

データフロー

• ファイル書き込みの解剖学

HDFSクライアント DistributedFileSystem NameNode

DateNode1 DateNode2 DateNode3

クライアント

FSDataOutputStream

データフロー

create(new Path(“/aaa.txt”))

クライアント

FSDataOutputStream

データフロー

create(new Path(“/aaa.txt”)) 作成クライアント

FSDataOutputStream

データフロー

既にファイルが存在しないかパーミッションのチェック

作成クライアント

FSDataOutputStream

データフロー

write()

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 : DataNode1, DataNode2, DataNode3

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1 block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

close()

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

close()

作成

完了

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1 block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1

作成

block2 block2

クライアント

ackキュー

FSDataOutputStream

データキュー

データフロー

write()

DataStreamer

block1

作成

block2 block2block2

クライアント

データフロー

• ファイル書き込みの解剖学- 同時に複数台で障害を起こすと、dfs.replication.min(デフォルトは1)で指定された、個数が書き込まれる限り、書き込みは成功

- 目標の複製数(dfs.replicationで指定された数、デフォルトは3)に到達するまで、非同期的にクラスタ上に複製されていく

- クライアントに対して透過的

データフロー

• レプリカの配置1. クライアントと同じノード(クライアントがクラスタ外ならランダム)

2. １つ目のレプリカとは異なるラックをランダムに選んでその中のノード

3. ２つ目のレプリカと同じラックの中の別のノード

4. それ以降はランダム(同じラックに偏らないように)

データフロー

• 一貫性モデル- ファイルを作成すると、そのファイルはファイルシステムの名前空間内で見えるようになる

- ファイルに書き込まれた内容は、ストリームがフラッシュされたあとでも見えるとは限らない

fs.create(new Path("p"));

OutputStream out = fs.create(new Path("p"));out.write("content".getBytes("UTF-8"));out.flush();

データフロー

• 一貫性モデル- FSDataOutputStreamのsync()が呼ばれたあとは、見えるようになる

- sync()はclose()時にも呼ばれる

FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("p"));out.write("content".getBytes("UTF-8"));out.flush();out.sync();

データフロー

• 一貫性モデル- アプリケーションの設計への影響

‣ sync()を呼ばないなら、障害時に最大１ブロックのデータが失われる

‣ これを許容できないなら、適切なタイミングでsync()を呼んでおくべき

‣ sync()は過度の負荷にはならないが、オーバヘッドは存在するので注意

distcpによる並列コピー

• 2つのHDFS間でのデータ転送

- hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar

- hadoop distcp -overwrite hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar/foo

- hadoop distcp -update hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar/foo

• MapReduceのジョブとして実装

- 各マップは最低256MBをコピーする(1GBのファイルには4つのマップ)

- ファイルが非常に大きい場合はmap数を制限(ネットワーク帯域、クラスタの利用度合い)

- デフォルトのmap数は、1ノード(tasktraker)につき最大20map

Hadoopアーカイブ

• 小さいファイル群を効率よく保存するための仕組み

• HAR

• hadoop archive -archiveName files.har /my/files /my

Hadoopアーカイブ

• 制限事項- アーカイブを作成するとき、アーカイブを作成しようとしているファイル群の同じだけのディスク容量が必要(アーカイブ圧縮はサポートされてない)

- アーカイブはいったん作成されたら修正できない

- HARファイルはMapReduceへの入力として使えるが、依然として大量の小さいファイルの処理は非効率(「7.2.1.4 小さいファイル郡とCombineFileInputFormat」)

まとめ

• HDFS

- ブロック

- ネームノードとデータノード

- いろいろなインターフェース

- 読み込みと書き込みの詳細

• distcp

• HAR

• ご清聴ありがとうございました

• 質疑応答

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