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HDFS写(上传)过程

写(上传)流程

1. 客户端（Client）向namenode发起RPC请求上传文件，namenode检查文件是否存在，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edits， 否则会让客户端抛出异常；
2. Client将File进行分块，如block1（128MB）、block2（65MB）。Client向namenodee请求第一个block1 128MB该传输到哪个DataNode服务器；
3. namenode返回第一个block1需要传输到的3个（由于副本为3）datanode的信息；
4. block1是由多个packets为单位组成的，并在内部以数据队列“data queue(数据队列)”的形式管理这些packets；
5. Client请求第一台datanode1（本质上就是RPC调用，建立pipeline），datanode1收到请求会继续调用datanode2，datanode2收到继续调用datanode3，建立pipeline完成，逐步返回给Client；
6. Client开始上传File的block1（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（一个packet为64kb）写入，并对数据进行校验，并不是一个packet进行一次校验而是以hunk为单位（512byte），datanode1收到第一个packet会以pipeline形式传给datanode2，datanode2传给datanode3；
7. 最后一个datanode3成功存储之后会返回一个ack packet(确认队列)，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。
8. 每个成功的datanode还要向namenode发送通知，进行edits更新；
9. 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replications设定的数量。
10. 客户端完成数据的写入后，会对数据流调用close()方法，关闭数据流；

写(上传)代码实现流程

Configuration conf = new Configuration();  
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);  
Path file = new Path("test.txt");  
FSDataOutputStream outStream = fs.create(file);  
outStream.writeUTF("Welcome to HDFS Java API!!!");  
outStream.close(); 

1. 初始化FileSystem，客户端调用create()来创建文件；
2. FileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件，元数据节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。
3. FileSystem返回DFSOutputStream，客户端用于写数据，客户端开始写入数据。
4. DFSOutputStream将数据分成块，写入data queue。data queue由Data Streamer读取，并通知元数据节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
5. DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue，等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。
6. 当客户端结束写入数据，则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点，并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。
7. 如果数据节点在写入的过程中失败，关闭pipeline，将ack queue中的数据块放入data queue的开始，当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示，则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的，会被删除。失败的数据节点从pipeline中移除，另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足，将来会再创建第三份备份。

HDFS读(下载)过程

读(下载)流程

1. Client向namenode发送读取请求；
2. namenode查看Metadata信息，确认文件存在且用户对其有访问权限，namenode 会告诉client 这个文件的第一块数据块的标号和保存该数据块的datanode列表（这个列表是按照datanode与Client距离进行了排序）；
3. Client根据返回的信息找到相应的datanode，逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。

读(下载)代码实现流程

Configuration conf = new Configuration();  
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);  
Path file = new Path("test.txt");  
FSDataInputStream inStream = fs.open(file);  
String data = inStream.readUTF();  
System.out.println(data);  
inStream.close();  

1. 初始化FileSystem，然后客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件
2. FileSystem用RPC调用元数据节点，得到文件的数据块信息，对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。
3. FileSystem返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据，客户端调用stream的read()函数开始读取数据。
4. DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点，data从数据节点读到客户端(client)
5. 当此数据块读取完毕时，DFSInputStream关闭和此数据节点的连接，然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。
6. 当客户端读取完毕数据的时候，调用FSDataInputStream的close函数。
7. 在读取数据的过程中，如果客户端在与数据节点通信出现错误，则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。
8. 失败的数据节点将被记录，以后不再连接。【注意：这里的序号不是一一对应的关系】
9. 同样DFSInputStream也会通过校验和确定datanode发来的数据是否完整，如果发现有损失的块，就在DFSInputStream试图从其他datanode读取其副本之前通知namenode。

（这个设计的一个重点是，namenode告知客户端每个块中最佳的datanode，并让客户端直接连接到该datanode检索数据。由于数据流分散在集群中的所有datanode，所以这种设计能使HDFS可扩展到大量的并发客户端。同时，namenode 只需要响应块设置的请求（这些信息存储在内存中，因而非常高效），无需响应数据请求，否则随着客户端数量的增长，namenode会很快成为瓶颈。)