hadoop FileSystem是否要close

先来说结论,最好不要close,让hadoop自己close,否则容易把进程里其他获取fs的地方一起关了。这是因为 FileSystem.get(Configuration)做了缓存的原因。当然可以设置

conf.setBoolean("fs.hdfs.impl.disable.cache", true);

就不缓存fs,但是这可能会导致性能问题,因为每个获取都要建立一个和namenode的连接。但是假如不关,会导致泄露吗,其实不会,是因为hdfs自己做了关闭的操作,它有一个shutdown的hook会负责最后关掉这些FileSystem。

缓存代码如下:

复制代码
public static FileSystem get(Configuration conf) throws IOException {
    return get(getDefaultUri(conf), conf);
  }

  /** Returns the FileSystem for this URI's scheme and authority.  The scheme
   * of the URI determines a configuration property name,
   * <tt>fs.<i>scheme</i>.class</tt> whose value names the FileSystem class.
   * The entire URI is passed to the FileSystem instance's initialize method.
   */
  public static FileSystem get(URI uri, Configuration conf) throws IOException {
    String scheme = uri.getScheme();
    String authority = uri.getAuthority();

    if (scheme == null && authority == null) {     // use default FS
      return get(conf);
    }

    if (scheme != null && authority == null) {     // no authority
      URI defaultUri = getDefaultUri(conf);
      if (scheme.equals(defaultUri.getScheme())    // if scheme matches default
          && defaultUri.getAuthority() != null) {  // & default has authority
        return get(defaultUri, conf);              // return default
      }
    }
    
    String disableCacheName = String.format("fs.%s.impl.disable.cache", scheme);
    if (conf.getBoolean(disableCacheName, false)) {
      return createFileSystem(uri, conf);
    }

    return CACHE.get(uri, conf);
  }

 FileSystem get(URI uri, Configuration conf) throws IOException{
      Key key = new Key(uri, conf);
      return getInternal(uri, conf, key);
    }

即根据key来判断缓存的,key有4个字段来判断是不是同一个key,schema和authority是取值于uri,而我们不传取得就是fs.defaultFS的配置值。Ugi取得是当前用户,unique直接写了个默认值0。所以这四个字段一致就会取到同一个fs。

key结构如下:

关闭的代码:

相关推荐
元6333 小时前
Spark 缓存(Caching)
大数据·spark
麻芝汤圆4 小时前
MapReduce 入门实战:WordCount 程序
大数据·前端·javascript·ajax·spark·mapreduce
IvanCodes5 小时前
五、Hadoop集群部署:从零搭建三节点Hadoop环境(保姆级教程)
大数据·hadoop·分布式
富能量爆棚5 小时前
spark-local模式
大数据
lqlj22335 小时前
配置 Spark 以 YARN 模式
大数据·spark
AidLux6 小时前
端侧智能重构智能监控新路径 | 2025 高通边缘智能创新应用大赛第三场公开课来袭!
大数据·人工智能
炒空心菜菜7 小时前
SparkSQL 连接 MySQL 并添加新数据:实战指南
大数据·开发语言·数据库·后端·mysql·spark
富能量爆棚7 小时前
Hadoop和Spark生态系统
大数据
Panesle7 小时前
分布式异步强化学习框架训练32B大模型:INTELLECT-2
人工智能·分布式·深度学习·算法·大模型
计算机毕设定制辅导-无忧学长8 小时前
RabbitMQ 核心概念与消息模型深度解析(一)
分布式·rabbitmq