hadoop文件系统与I/O流-阿里云开发者社区

hadoop借鉴了Linux虚拟文件系统的概念，引入了hadoop抽象文件系统，并在此基础上，提供了大量的具体文件系统的实现，满足构建于hadoop上应用的各种数据访问需求

hadoop文件系统API

hadoop提供一个抽象的文件系统，HDFS只是这个抽象文件系统的一个具体的实现。hadoop文件系统的抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem

hadoop抽象文件系统的方法可以分为两部分：

1、用于处理文件和目录的相关事务

2、用于读写文件数据

hadoop抽象文件系统的操作

Hadoop的FileSystem	Java操作	Linux操作	描述
URL.openSteam FileSystem.open FileSystem.create FileSystem.append	URL.openStream	open	打开一个文件
FSDataInputStream.read	InputSteam.read	read	读取文件中的数据
FSDataOutputStream.write	OutputSteam.write	write	向文件写入数据
FSDataInputStream.close FSDataOutputStream.close	InputSteam.close OutputSteam.close	close	关闭一个文件
FSDataInputStream.seek	RandomAccessFile.seek	lseek	改变文件读写位置
FileSystem.getFileStatus FileSystem.get*	File.get*	stat	获取文件/目录的属性
FileSystem.set*	File.set*	Chmod等	改变文件的属性
FileSystem.createNewFile	File.createNewFile	create	创建一个文件
FileSystem.delete	File.delete	remove	从文件系统中删除一个文件
FileSystem.rename	File.renameTo	rename	更改文件/目录名
FileSystem.mkdirs	File.mkdir	mkdir	在给定目录下创建一个子目录
FileSystem.delete	File.delete	rmdir	从一个目录中删除一个空的子目录
FileSystem.listStatus	File.list	readdir	读取一个目录下的项目
FileSystem.getWorkingDirectory		getcwd/getwd	返回当前工作目录
FileSystem.setWorkingDirectory		chdir	更改当前工作目录

通过FileSystem.getFileStatus()方法，Hadoop抽象文件系统可以一次获得文件/目录的所有属性，这些属性被保存在类FileStatus中

public class FileStatus implements Writable, Comparable {

      private Path path; //文件路径
      private long length;  //文件长度
      private boolean isdir;  //是否是目录
      private short block_replication;  //副本数(为HDFS而准的特殊参数)
      private long blocksize;    //块大小(为HDFS而准的特殊参数)
      private long modification_time;    //最后修改时间
      private long access_time;        //最后访问时间
      private FsPermission permission;    //许可信息
      private String owner;            //文件所有者
      private String group;            //用户组
      ……
}

FileStatus实现了Writable接口，也就是说，FileStatus可以被序列化后在网络上传输，同时一次性将文件的所有属性读出并返回到客户端，可以减少在分布式系统中进行网络传输的次数

完整的FileStatus类的源代码如下：

FileStatus

出现在FileSystem中的，但在java文件API中找不到对应的方法有：setReplication()、getReplication()、getContentSummary()，其声明如下：

public boolean setReplication(Path src, short replication)
    throws IOException {
    return true;
}
public short getReplication(Path src) throws IOException {
    return getFileStatus(src).getReplication();
}
public ContentSummary getContentSummary(Path f) throws IOException {
    FileStatus status = getFileStatus(f);
    if (!status.isDir()) {
      // f is a file
      return new ContentSummary(status.getLen(), 1, 0);
    }
    // f is a directory
    long[] summary = {0, 0, 1};
    for(FileStatus s : listStatus(f)) {
      ContentSummary c = s.isDir() ? getContentSummary(s.getPath()) :
                                     new ContentSummary(s.getLen(), 1, 0);
      summary[0] += c.getLength();
      summary[1] += c.getFileCount();
      summary[2] += c.getDirectoryCount();
    }
    return new ContentSummary(summary[0], summary[1], summary[2]);
}

实现一个Hadoop具体文件系统，需要实现的功能有哪些？下面整理org.apache.hadoop.fs.FileSystem中的抽象方法：

//获取文件系统URI
public abstract URI getUri();

//为读打开一个文件，并返回一个输入流
public abstract FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException;

//创建一个文件，并返回一个输出流
public abstract FSDataOutputStream create(Path f,
          FsPermission permission,
          boolean overwrite,
          int bufferSize,
          short replication,
          long blockSize,
          Progressable progress) throws IOException;

//在一个已经存在的文件中追加数据
public abstract FSDataOutputStream append(Path f, int bufferSize,
          Progressable progress) throws IOException;

//修改文件名或目录名
public abstract boolean rename(Path src, Path dst) throws IOException;

//删除文件
public abstract boolean delete(Path f) throws IOException;
public abstract boolean delete(Path f, boolean recursive) throws IOException;

//如果Path是一个目录，读取一个目录下的所有项目和项目属性
//如果Path是一个文件，获取文件属性
public abstract FileStatus[] listStatus(Path f) throws IOException;

//设置当前的工作目录
public abstract void setWorkingDirectory(Path new_dir);

//获取当前的工作目录
public abstract Path getWorkingDirectory();

//如果Path是一个文件，获取文件属性
public abstract boolean mkdirs(Path f, FsPermission permission
          ) throws IOException;

//获取文件或目录的属性
public abstract FileStatus getFileStatus(Path f) throws IOException;

实现一个具体的文件系统，至少需要实现上面的这些抽象方法

hadoop完整的FileSystem类的源代码如下：

FileSystem

Hadoop 输入/输出流

Hadoop抽象文件系统和java类似，也是使用流机制进行文件的读写，用于读文件数据流和写文件的抽象类分别是：FSDataInputStream和FSDataOutputStream

1、FSDataInputStream

public class FSDataInputStream extends DataInputStream
    implements Seekable, PositionedReadable {
……
}

可以看到，FSDataInputStream继承自DataInputStream类，实现了Seekable和PositionedReadable接口

Seekable接口提供在（文件）流中进行随机存取的方法，其功能类似于RandomAccessFile中的getFilePointer()和seek()方法，它提供了某种随机定位文件读取位置的能力

Seekable接口代码以及相关注释如下:

/** 接口，用于支持在流中定位. */
public interface Seekable {
  /**
   * 将当前偏移量设置到参数位置，下次读取数据将从该位置开始
   */
  void seek(long pos) throws IOException;
  
  /**得到当前偏移量   */
  long getPos() throws IOException;

  /**重新选择一个副本  */
  boolean seekToNewSource(long targetPos) throws IOException;
}

完整的FSDataInputStream类源代码如下：

FSDataInputStream

FSDataInputStream实现的另一个接口是PositionedReadable，它提供了从流中某一个位置开始读数据的一系列方法：

//接口，用于在流中进行定位读
public interface PositionedReadable {

  //从指定位置开始，读最多指定长度的数据到buffer中offset开始的缓冲区中
  //注意，该函数不改变读流的当前位置，同时，它是线程安全的
  public int read(long position, byte[] buffer, int offset, int length)
    throws IOException;
  
  //从指定位置开始，读指定长度的数据到buffer中offset开始的缓冲区中
  public void readFully(long position, byte[] buffer, int offset, int length)
    throws IOException;

  public void readFully(long position, byte[] buffer) throws IOException;
}

PositionedReadable中的3个读方法，都不会改变流的当前位置，而且还是线程安全的

2、FSInputStream

org.apache.hadoop.fs包中还包含抽象类FSInputStream。Seekable接口和PositionedReadable中的方法都成为这个类的抽象方法

在FSInputStream类中，通过Seekable接口的seek()方法实现了PositionedReadable接口中的read()方法

//实现PositionedReadable.read()方法
public int read(long position, byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException {
    /**
     * 由于PositionedReadable.read()是线程安全的，所以此处要借助synchronized (this) 
     * 来保证方法被调用的时候其他方法不会被调用，也保证不会有其他线程改变Seekable.getPos()保存的
     * 当前读位置
     */
    synchronized (this) {
        long oldPos = getPos();    //保存当前读的位置，调用 Seekable.getPos()
        int nread = -1;
        try {
            seek(position);        //移动读数据的位置，调用Seekable.seek()
            nread = read(buffer, offset, length);  //调用InputStream.read()读取数据
         } finally {
            seek(oldPos);        //调用Seekable.seek()恢复InputStream.read()前的位置
         }
         return nread;
    }
}

完整的FSInputStream源代码如下：

FSInputStream

注意：hadoop中没有相对应的FSOutputStream类

3、FSDataOutputStream

FSDataOutputStream用于写数据，和FSDataInputStream类似，继承自DataOutputStream，提供 writeInt()和writeChar()等方法，但是FSDataOutputStream更加的简单，没有实现Seekable接口，也就是说，Hadoop文件系统不支持随机写，用户不能在文件中重新定位写位置，并通过写数据来覆盖文件原有的内容。单用户可以通过getPos()方法获得当前流的写位置，为了实现getPos()方法，FSDataOutputStream定义了内部类 PositionCache，该类继承自FilterOutputStream，并通过重载write()方法跟踪目前流的写位置.

PositionCache是一个典型的过滤流，在基础的流功能上添加了getPos()方法，同时利用FileSystem.Statistics实现了文件系统读写的一些统计。

public class FSDataOutputStream extends DataOutputStream implements Syncable {
      private OutputStream wrappedStream;

      private static class PositionCache extends FilterOutputStream {
        private FileSystem.Statistics statistics;
        long position;    //当前流的写位置

        public PositionCache(OutputStream out, 
                             FileSystem.Statistics stats,
                             long pos) throws IOException {
          super(out);
          statistics = stats;
          position = pos;
        }

        public void write(int b) throws IOException {
          out.write(b);
          position++;    //跟新当前位置
          if (statistics != null) {
            statistics.incrementBytesWritten(1);    //跟新文件统计值
          }
        }
        
        public void write(byte b[], int off, int len) throws IOException {
          out.write(b, off, len);
          position += len;                            // update position
          if (statistics != null) {
            statistics.incrementBytesWritten(len);
          }
        }
          
        public long getPos() throws IOException {
          return position;          //返回当前流的写位置
        }
        
        public void close() throws IOException {
          out.close();
        }
      }

      @Deprecated
      public FSDataOutputStream(OutputStream out) throws IOException {
        this(out, null);
      }

      public FSDataOutputStream(OutputStream out, FileSystem.Statistics stats)
        throws IOException {
        this(out, stats, 0);
      }

      public FSDataOutputStream(OutputStream out, FileSystem.Statistics stats,
                                long startPosition) throws IOException {
        super(new PositionCache(out, stats, startPosition));  //直接生成PositionCache对象并调用父类构造方法
        wrappedStream = out;
      }
      
      public long getPos() throws IOException {
        return ((PositionCache)out).getPos();
      }

      public void close() throws IOException {
        out.close();         // This invokes PositionCache.close()
      }

      // Returns the underlying output stream. This is used by unit tests.
      public OutputStream getWrappedStream() {
        return wrappedStream;
      }

      /** {@inheritDoc} */
      public void sync() throws IOException {
        if (wrappedStream instanceof Syncable) {
          ((Syncable)wrappedStream).sync();
        }
      }
}

FSDataOutputStream实现了Syncable接口，该接口只有一个函数sync()，其目的和Linux中系统调用sync()类似，用于将流中保存的数据同步到设备中

/** This interface declare the sync() operation. */
public interface Syncable {
  /**
   * Synchronize all buffer with the underlying devices.
   * @throws IOException
   */
  public void sync() throws IOException;
}

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Hadoop 输入/输出流

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