Hadoop中的分布式事务是如何实现的？代码举例讲解

Hadoop本身不提供对分布式事务的内置支持,但可以通过以下几种方式实现:

1、 使用ZooKeeper实现分布式锁:

• 在对共享资源进行操作前,通过ZooKeeper的临时节点实现加锁。
• 操作完成后删除该节点释放锁,以此实现互斥访问。
• 这可以保证同一时间只有一个客户端访问资源,类似于单机环境的互斥锁。

2、 使用数据库事务来管理分布式数据:

• 在进行一些对分布式数据集敏感的操作前,将数据提取到数据库。
• 使用数据库的事务机制来彻底提交或回滚这些操作。
• 然后再将数据从数据库刷新回分布式存储中。
• 这借助了数据库成熟的事务管理来解决分布式环境下的数据一致性问题。

3、 自定义两阶段提交协议(2PC)实现分布式事务:

• 2PC协议包括:提案阶段与提交阶段。
• 提案阶段:协调器提出事务请求,参与者投票是否接受。
• 提交阶段:如果所有参与者同意,协调器发送提交请求,否则发送回滚请求。
• 需要实现一个协调器来管理整个协议流程与事务状态。
• 这需要对分布式系统的各个节点进行精细化控制,实现复杂但灵活的分布式事务。

4、 基于消息队列实现最终一致性:

• 执行本地事务并记录操作日志,发送至消息队列。
• 消费者从消息队列读取日志,并执行操作使本地状态达到最终一致。
• 如果消费者执行失败,下一次处理消息时会重新执行相关操作。
• 这实现了最终一致性,但不能保证强一致性,存在短暂不一致窗口。

示例:
ZooKeeper实现分布式锁:

// 获取ZooKeeper实例
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("host1:2181,host2:2181", 5000, null);
// 加锁
zk、create("/lock", "".getBytes(), Ids、OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode、EPHEMERAL);  
// 执行共享资源操作
// 释放锁
zk、delete("/lock", -1); 

所以Hadoop本身不提供对分布式事务的支持,但可以通过相关开源组件来实现。分布式锁可以保证同一时刻只有一个客户端访问共享资源;数据库事务可以通过将Hadoop数据集中到数据库来管理;2PC实现灵活的分布式事务控制;消息队列可以实现最终一致性等。