HDFS 是做什么的？

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。

HDFS 读数据流程

1. 使用HDFS提供的客户端开发库，向远程的Namenode发起RPC请求；
2. Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的datanode地址；
3. 客户端拿到block的位置信息后调用FSDataInputStream API的read方法并行的读取block信息，图中4和5流程是并发的，block默认有3个副本，所以每一个block只需要从一个副本读取就可以。客户端开发库会选取离客户端最接近的datanode来读取block。
4. 读取完当前block的数据后，关闭与当前的datanode连接，并为读取下一个block寻找最佳的datanode；返回给客户端。
5. 当读完列表的block后，且文件读取还没有结束，客户端开发库会继续向Namenode获取下一批的block列表。

6. 读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取datanode时出现错误，客户端会通知Namenode，然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读。

HDFS写数据流程

1. 使用HDFS提供的客户端开发库，向远程的Namenode发起RPC请求；
2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；
3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets（信息包），并在内部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks，获取用来存储replicas（复制品）的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode中对replication的设置而定。
4. 开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode把该packet存储之后，再将其传递给在此pipeline（管道）中的下一个datanode，直到最后一个datanode，这种写数据的方式呈流水线的形式。
5. 最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。
6. 如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关闭，出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除，剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的datanode，保持replicas设定的数量。