轻松使用Hadoop RPC

Hadoop   2011-12-31 17:18:21 发布
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Hadoop RPC是Hadoop的一个重要部分,提供分布式环境下的对象调用功能,源码在org.apache.hadoop.ipc中。而HBase也几乎完全copy了这部分的源码,只是在配置项上面有所改动。

关于Hadoop RPC的机制分析和源码解读,网上已经有许多资料,一搜一大把,这里就不在描述了。本文通过一个小例子,介绍如何调用Hadoop RPC。

1. 应用场景

Hadoop RPC在整个Hadoop中应用非常广泛,Client、DataNode、NameNode之间的通讯全靠它了。

举个例子,我们平时操作HDFS的时候,使用的是FileSystem类,它的内部有个DFSClient对象,这个对象负责与NameNode打交道。在运行时,DFSClient在本地创建一个NameNode的代理,然后就操作这个代理,这个代理就会通过网络,远程调用到NameNode的方法,也能返回值。

在我的应用场景中,需要一个元数据服务器,各节点经常需要去查询元数据,可以使用这套RPC机制。

2. Protocol

被远程访问的类,也就是Server端,必须实现VersionedProtocol接口,这个接口只有一个方法getProtocolVersion,用来判断Server和Client端调用的是不是一个版本的,一般Server的代码修改一次,版本号就得改一次。

在例子中,我们定义一个接口MyProtocol,继承VersionedProtocol,里面定义Server端需要实现的方法。

这里MyProtocol接口只有一个方法println,输入一个Text,打印出来,并返回一个Text。

MyProtocol.java代码如下:

import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol;
 
 public interface MyProtocol extends VersionedProtocol {
     public Text println(Text t);
 }

3. Server

Server端实现上述的Protocol接口,里面需要启动一个RPC.Server,它是一个Thread。

构造方法是RPC.getServer(Object instance, String bindAddress, int port, Configuration conf)

  • instance:表示提供远程访问的对象,一般Server都会传入this作为参数;
  • bindAddress:Server绑定的ip地址;
  • port:Server绑定的端口;
  • conf:Configuration对象,不用解释了吧。

MyServer实现了MyProtocol接口中定义的println方法,将参数打印到控制台,并返回finish。

MyServer.java代码如下:

import java.io.IOException;
 import java.net.UnknownHostException;
 
 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
 import org.apache.hadoop.ipc.RPC.Server;
 
 public class MyServer implements MyProtocol{
     private Server server;
     
     public MyServer(){
         try {
             server = RPC.getServer(this, "localhost", 8888, new Configuration());
             server.start();
             server.join();
         } catch (UnknownHostException e) {
             e.printStackTrace();
         } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
     }
     
     @Override
     public Text println(Text t){
         System.out.println(t);
         return new Text("finish");
     }
 
     @Override
     public long getProtocolVersion(String protocol, long clientVersion) throws IOException {
         return 1;
     }
     
     public static void main(String[] args) {
         new MyServer();
     }
 
 }

4. Client

Client端需要创建一个Server的远程代理,并可以通过操作这个代理,来调用到Server端的方法。

创建代理可以调用RPC.waitForProxy(Class protocol, long clientVersion, InetSocketAddress addr, Configuration conf)

  • protocol:一个Protocol的class,它必须是继承VersionedProtocol的接口;
  • clientVersion:客户端的版本号,如果与服务端不一致,则会抛错;
  • addr:一个InetSocketAddress对象,包含了ip和port;
  • conf:不解释。

这个方法会返回一个VersionedProtocol类型的代理对象,将它强制转型成自己定义的Protocol,接下来就可以操作创建好的代理了。在例子中,我们通过代理来让Server端打印字符串到控制台,并接受返回的消息。

MyClient.java代码如下:

import java.io.IOException;
 import java.net.InetSocketAddress;
 
 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
 
 public class MyClient {
     
     private MyProtocol proxy;
 
     public MyClient(){
         InetSocketAddress addr = new InetSocketAddress("localhost",8888);
         try {
             proxy = (MyProtocol) RPC.waitForProxy(MyProtocol.class, 1, addr , new Configuration());
         } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
         }
     }
     
     public void println(String s){
         System.out.println(proxy.println(new Text(s)));
     }
 
     public void close(){
         RPC.stopProxy(proxy);
     }
     
     public static void main(String[] args) {
         MyClient c = new MyClient();
         c.println("123");
         c.close();
     }
 }

5. 运行

运行MyServer,控制台显示:

2011-12-30 18:49:56 -[INFO] Initializing RPC Metrics with hostName=MyServer, port=8888
2011-12-30 18:49:56 -[INFO] IPC Server listener on 8888: starting
2011-12-30 18:49:56 -[INFO] IPC Server Responder: starting
2011-12-30 18:49:56 -[INFO] IPC Server handler 0 on 8888: starting

运行MyClient,控制台显示:

finish

MyServer端会追加显示:

123

转自: http://www.cnblogs.com/hiddenfox/archive/2011/12/30/2305786.html

扩展阅读

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大数据技术大合集:Hadoop家族、Cloudera系列、spark、storm
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