1.HDFS和Burst都是源码基于POC共识机制，有什么区别？
2.Alluxio 客户端源码分析
3.Hudi 基础入门篇
HDFS和Burst都是搭建基于POC共识机制，有什么区别？
据我了解，源码POC（容量证明）共识机制是搭建Burst团队在年研发的，其共识优势是源码设备成本低、利用空闲资源，搭建bittorrent sync 源码实现了人人皆可锻造的源码可能性。Burst将项目源代码进行共享。搭建虽然由于经济模型和奖机制的源码问题，Burst项目并没有获得传统意义上的搭建成功，但其源代码的源码分享为后来者提供许多启发。
而HDFS则是搭建基于Burst开发的POC共识机制，对POC进行了优化和升级，源码弥补了POC存在的搭建一些不足之处。至于详细优化了哪些，源码你可以去看看HDFS的白皮书。
Alluxio 客户端源码分析
Alluxio是一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术，作为分布式文件系统，采用与HDFS相似的主从架构。系统中包含一个或多个Master节点存储集群元数据信息，jq源码详解以及Worker节点管理缓存的数据块。本文将深入分析Alluxio客户端的实现。
创建客户端逻辑在类alluxio.client.file.FileSystem中，简单示例代码如下。
客户端初始化包括调用FileSystem.Context.create创建客户端对象的上下文，在此过程中需要初始化客户端以创建与Master和Worker连接的连接池。若启用了配置alluxio.user.metrics.collection.enabled，将启动后台守护线程定时与Master节点进行心跳传输监控指标信息。同时，客户端初始化时还会创建负责重新初始化的后台线程，定期从Master拉取配置文件的哈希值，若Master节点配置发生变化，则重新初始化客户端，期间阻塞所有请求直到重新初始化完成。
创建具有缓存功能的客户端在客户端初始化后，调用FileSystem.Factory.create进行客户端创建。客户端实现分为BaseFileSystem、MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem三种，其中MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem对BaseFileSystem进行封装，华夏online 源码提供元数据和数据缓存功能。BaseFileSystem的调用主要分为三大类：纯元数据操作、读取文件操作和写入文件操作。针对元数据操作，直接调用对应GRPC接口（例如listStatus）。接下来，将介绍客户端如何与Master节点进行通信以及读取和写入的流程。
客户端需要先通过MasterInquireClient接口获取主节点地址，当前有三种实现：PollingMasterInquireClient、SingleMasterInquireClient和ZkMasterInquireClient。其中，PollingMasterInquireClient是针对嵌入式日志模式下选择主节点的实现类，SingleMasterInquireClient用于选择单节点Master节点，ZkMasterInquireClient用于Zookeeper模式下的主节点选择。因为Alluxio中只有主节点启动GRPC服务，其他节点连接客户端会断开，PollingMasterInquireClient会依次轮询所有主节点，直到找到可以连接的节点。之后，nodejs源码调试客户端记录该主节点，如果无法连接主节点，则重新调用PollingMasterInquireClient过程以连接新的主节点。
数据读取流程始于BaseFileSystem.openFile函数，首先通过getStatus向Master节点获取文件元数据，然后检查文件是否为目录或未写入完成等条件，若出现异常则抛出异常。寻找合适的Worker节点根据getStatus获取的文件信息中包含所有块的信息，通过偏移量计算当前所需读取的块编号，并寻找最接近客户端并持有该块的Worker节点，从该节点读取数据。判断最接近客户端的Worker逻辑位于BlockLocationUtils.nearest，考虑使用domain socket进行短路读取时的Worker节点地址一致性。根据配置项alluxio.worker.data.server.domain.socket.address，判断每个Worker使用的domain socket路径是否一致。如果没有使用域名socket信息寻找到最近的Worker节点，则根据配置项alluxio.user.ufs.block.read.location.policy选择一个Worker节点进行读取。若客户端和数据块在同一节点上，则通过短路读取直接从本地文件系统读取数据，青龙牛牛源码否则通过与Worker节点建立GRPC通信读取文件。
如果无法通过短路读取数据，客户端会回退到使用GRPC连接与选中的Worker节点通信。首先判断是否可以通过domain socket连接Worker节点，优先选择使用domain socket方式。创建基于GRPC的块输入流代码位于BlockInStream.createGrpcBlockInStream。通过GRPC进行连接时，每次读取一个chunk大小并缓存chunk，减少RPC调用次数提高性能，chunk大小由配置alluxio.user.network.reader.chunk.size.bytes决定。
读取数据块完成后或出现异常终止，Worker节点会自动释放针对该块的写入锁。读取异常处理策略是记录失败的Worker节点，尝试从其他Worker节点读取，直到达到重试次数上限或没有可用的Worker节点。
若无法通过本地Worker节点读取数据，则客户端尝试发起异步缓存请求。若启用了配置alluxio.user.file.passive.cache.enabled且存在本地Worker节点，则向本地Worker节点发起异步缓存请求，否则向负责读取该块数据的Worker节点发起请求。
数据写入流程首先向Master节点发送CreateFile请求，Master验证请求合法性并返回新文件的基本信息。根据不同的写入类型，进行不同操作。如果是THROUGH或CACHE_THROUGH等需要直接写入底层文件系统的写入类型，则选择一个Worker节点处理写入到UFS的数据。对于MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、ASYNC_THROUGH等需要缓存数据到Worker节点上的写入类型，则打开另一个流负责将每个写入的块缓存到不同的Worker上。写入worker缓存块流程类似于读取流程，若写入的Worker与客户端在同一个主机上，则使用短路写直接将块数据写入Worker本地，无需通过网络发送到Worker上。数据完成写入后，客户端向Master节点发送completeFile请求，表示文件已写入完成。
写入失败时，取消当前流以及所有使用过的输出流，删除所有缓存的块和底层存储中的数据，与读取流程不同，写入失败后不进行重试。
零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream，提供将所有内容转移到OutputStream的方法，避免数据拷贝，优化内容直接写入OutputStream的过程。
总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。
Hudi 基础入门篇
为了深入理解Hudi这一湖仓一体的流式数据湖平台，本文将提供一个基础入门的步骤指南，从环境准备到编译与测试，再到实际操作。
在开始之前，首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven，这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上，通过下载并解压Maven软件包，然后配置系统环境变量，即可完成Maven的安装。确保使用的Maven版本为3.5.4，仓库目录命名为m2。
接下来，需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后，按照源码包的说明进行编译。
在编译过程中，将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后，进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行，说明编译成功。
为了构建一个完整的数据湖环境，需要安装HDFS。从解压软件包开始，配置环境变量，设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量，以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。
下一步，需要配置hadoop-env.sh文件，以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性，以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令，可以确保HDFS服务正常运行。
总结而言，Hudi被广泛应用于国内的大公司中，用于构建数据湖并整合大数据仓库，形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。
为了更好地学习Hudi，推荐基于0.9.0版本的资料，从数据湖的概念出发，深入理解如何集成Spark和Flink，并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入，逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。
