Hadoop-HDFS_hadoop hdfs

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Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop中的分布式文件系统。它是一个流行的分布式文件系统,适合运行在的集群上。HDFS的主要特征有:

1. 分布式:HDFS存储文件的片段称为block,每个block默认大小为128MB,一个文件会被划分成多个block存储在集群的不同节点上。

2. 容错:HDFS会自动保存文件多份副本,默认保存3份副本,这样即使某个节点失效,数据也不会丢失。

3. 高扩展性:HDFS是设计用于部署在廉价的商用服务器上,可以扩展到上百个节点,并支持高达数PB的存储容量。

4. 可靠性:HDFS通过数据复制和检验和机制,保证数据的可靠性。

5. 流式数据访问:HDFS适合一次写入,多次读出的场景,不支持文件的随机修改。

HDFS架构主要包含NameNode和DataNode两个组件:

- NameNode:HDFS集群中的主节点,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。它维护文件系统树和每个文件的block块列表。

- DataNode:HDFS集群中的从节点,存储实际的数据块。每个数据块会在DataNode上保存多个副本,默认是3个副本。

HDFS工作机制:

1. 客户端请求将文件上传到HDFS,NameNode将文件名映射到文件块,选择数据节点来存储这些块。

2. NameNode返回文件的块列表给客户端。

3. 客户端将文件块发送到数据节点来存储。

4. 客户端可以从任何数据节点读取文件块,并通过NameNode获取文件块的位置信息。

5. NameNode定期收集每个数据节点的状态报告和block报告。来维护文件系统的元数据。

总之,HDFS是一个高度容错、高扩展的分布式文件存储系统,是Hadoop生态的基石,被广泛用于大数据存储和计算。

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以下情况适合使用Hadoop HDFS:

1. 大数据存储:HDFS可以存储PB级的海量数据,是大数据存储的最佳选择。它高度扩展和高容错,非常适合存储大容量的数据。

2. 流式数据处理:HDFS适合一次写入,多次读取的应用场景。它不支持文件随机修改,适合数据流式加载和处理。

3. 分布式计算:HDFS可以作为Hadoop MapReduce,Spark等分布式计算框架的数据源,适合 deeoiko进行分布式计算和分析。

4. 数据湖:HDFS可以作为企业数据湖的底层存储系统,长期存储和管理海量的原始数据。

5. 日志文件存储:HDFS可以用来存储大量的日志文件,如web日志,操作日志等。这些日志数据量通常很大,HDFS可以满足其存储需求。

6. tmp文件存储:HDFS有较高的磁盘空间利用率,可以作为临时文件系统,存储短期数据。这些短期数据在不需要时可以方便删除。

7. 异构数据存储:HDFS可以存储诸如文档,图像,视频,音频等各种格式的数据。它是一个通用的分布式文件存储系统。

8. 可靠性要求较低:对可靠性要求一般的数据存储可以选择HDFS。因为HDFS会对数据进行多副本备份,即使某节点出现问题,数据也不会丢失。

9. 流媒体和CDN:HDFS也适合作为流媒体存储和内容分发网络(CDN)的底层存储系统。

除此之外,HDFS还有以下一些限制:

1. 低延时数据访问:HDFS的延时较高,不适合低延时的数据访问。
2. 高并发写入:HDFS的写入性能较差,不适合高并发的小文件写入场景。
3. 可执行文件存储:HDFS上存储的文件不可执行,无法直接运行,只适合作数据存储。
4. 随机修改:HDFS不支持文件的随机修改和追加,只支持数据的追加。

总之,HDFS是一款高度扩展,高容错的分布式存储系统,适用于大数据场景。但也有其几点限制,需要根据具体需求进行选择。

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选择使用HDFS的主要原因有:

1. 高可扩展性:HDFS具有非常高的扩展性,可以扩展到数千个节点,支持PB级别的数据存储。

2. 高容错性:HDFS具有非常高的容错性,通过数据的多副本机制,可以自动修复数据节点的故障。

3. 低成本:HDFS可以在低成本的商用服务器上构建,不需要高价的SAN或NAS存储设备。

4. 设计简单:HDFS的设计非常简单,易于部署和维护,用户和管理员都很容易上手。

5. 流式访问:HDFS适合大规模数据的流式读取,支持大吞吐量的数据访问。

6. 分布式计算基础:HDFS可以作为MapReduce,Spark等大数据分布式计算框架的基础文件系统。

7. 成熟工具:Hadoop生态系统提供了丰富的工具来操作和处理HDFS上的数据,使用很方便。

8. 开源实现:HDFS是Hadoop的开源子项目,免费使用和修改源代码。

9. 多语言接口:HDFS提供了多种语言的客户端API,如Java、C、Python等,方便应用开发。

10. 标准接口:HDFS提供POSIX兼容的标准文件系统接口,易于应用迁移。

除此之外,HDFS还有一些其他优点:

- 可管理性:HDFS提供了完善的用户权限管理、维护管理工具,易于管理和维护。 

- 分布式名称空间:HDFS具有分布式的文件命名空间,文件可以跨节点存储,但对用户是透明的。

- 高吞吐:HDFS可以提供较高的吞吐量来访问数据。这适用于数据流式处理的场景。

- 数据一致性:更新HDFS上的数据,整个文件会被作为一个整体更新,保证了较强的数据一致性。

 总之,HDFS是一个功能强大,设计优雅的分布式文件系统,具有高可扩展性、高容错性和低成本等优点,非常适合大数据领域的海量数据存储与处理。这也是HDFS被广泛应用于大数据平台与项目的根本原因。

学习和使用HDFS,需要对其architecture和工作机制有清晰的理解。还需要掌握其命令行工具与Java API来操作HDFS。这需要对HDFS的官方文档与指南进行深入学习与理解。

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使用HDFS主要涉及以下几个方面:x

1. 文件上传和下载:使用hadoop fs -put和hadoop fs -get命令可以上传和下载HDFS文件。

2. 目录操作:使用hadoop fs -mkdir创建目录,-rmdir删除目录,-ls查看目录,-chown改变文件所有者等。

3. 文件操作:使用hadoop fs -cat查看文件,-tail显示文件尾部,-rm删除文件,-mv移动文件等。

4. 权限管理:使用hadoop fs -chmod来修改HDFS文件的权限,-chown改变文件所有者。

5. HDFS web界面:通过HDFS的web界面可以浏览文件系统,上传和下载文件,以及监控HDFS的状态。

6. Java API:可以直接使用HDFS的Java API在程序中操作HDFS,如创建文件,上传下载,删除文件等。

7. Hadoop命令:使用各种Hadoop命令可以完成更复杂的操作,如数据的备份,HDFS的报告生成等。

8. 高级特性:熟悉HDFS的高级特性,如HDFS联邦、回收站、ACLs和默认ACLs等。

9. 调优:根据应用场景调优HDFS的各个配置参数,来满足性能需求。如副本数,块大小,延迟等。

除此之外,还需要熟悉:

- HDFS架构:NAMENODE,DATANODE,SECONDARY NAMENODE等。

- HDFS工作机制:块,段,防止数据丢失机制,元数据管理等。

 - 访问控制与安全:Kerberos认证,权限管理机制等。

- 常见问题诊断:可以熟练诊断DATANODE宕机,网络故障,磁盘故障等常见问题。

- 监控和报警:部署相关工具来监控HDFS的运行状态,并配置报警机制。

总之,要熟练使用HDFS,最关键的是要对其架构和工作机制有深入理解。然后需要掌握其命令行和API接口来操作HDFS。

Hadoop HDFS的缺点:

不适合储存小文件，小文件过多会造成元数据爆炸，甚至内存OOM

不适合实时运算，适合离线运算

1. 高延迟:HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问,而不是低延迟。它更适合批处理,不适合低延迟的应用。

2. 低并发:HDFS的写一次读多次模型决定其低并发性。它不支持文件的随机写入和修改。

3. 大文件:HDFS的数据块的最小默认大小是128MB,适合大数据处理,不适合小文件存储。 

4. 低空间利用率:由于数据块大小较大,如果文件大小远小于块大小,空间会被浪费。 

5. 元数据单点:NameNode是一个单点,其 Metadata存储和管理容易成为性能瓶颈。

6. 联邦难度大:HDFS联邦方案相比其他文件系统较为复杂,难度较大。

7. 资源调配难:在一个大的HDFS集群中,资源的调配和管理会变得非常困难。 

 8. 冗余备份:为实现高可靠性,HDFS需要进行数据块的冗余备份,这会占用大量存储空间。

 9. 可伸缩性差:扩展一个HDFS集群的元数据会比较困难,NameNode的内存占用会随集群规模变大快速增长。

10. 安全难度大:HDFS的安全控制和管理较为复杂,需要Kerberos, Ranger等。

11. 数据丢失风险:如果集群在达到副本数的某段时间内发生故障,可能会导致数据丢失。

对于这些缺点,HDFS不断提出各种解决方案与优化:

HDFS联邦解决单点问题;Erasure Coding减少冗余;延迟调优降低读延迟;小文件存档和SSD加速提高并发;资源管理工具解决资源调配问题;安全组件增强安全性等。

Hadoop基础

1. 介绍下Hadoop

   hadoop是一款开源的大数据计算平台，由common，hdfs，MR，yarn组成，具备可扩展性、容错性、高可用性、高性能（相比较于单机计算而不是spark这种），主要用于数据的分析和挖掘、机器学习、图像处理、文本处理等大数据场景。

   广义上的hadoop则是指hadoop生态

2. Hadoop的特点

   1. 可扩展性：Hadoop 可以很容易地扩展，以满足处理大量数据的需求。它可以通过添加更多的机器来增加计算和存储能力。

   2. 容错性：Hadoop 是一个分布式系统，它能够自动容错。当一个节点出现故障时，它会自动重新分配数据并在其他节点上重新执行作业，以避免数据丢失和系统停机。

   3. 高可用性：通过 Hadoop 的 HA 架构，可以使 NameNode 自动切换并保持集群的高可用性，从而提供高容错性的存储服务。

   4. 高性能：Hadoop 可以处理大量数据的运算和存储，并且其分布式架构可以提供非常高的性能和吞吐量。

   5. 开源性：Hadoop 为开源软件，它的源代码是完全开放的，任何人都可以免费使用和修改它。

   6. 支持文件系统：Hadoop 采用的是 Hadoop Distributed File System (HDFS) 文件系统，能够管理和处理超大规模数据文件。

   7. 生态圈丰富：Hadoop 生态圈包含了众多的开源工具和组件（例如 HBase、Hive、Pig、Spark 等），用于支持不同类型的数据处理、存储和分析需求。

   综上所述，Hadoop 是一个性能高、容错性强、可伸缩性好、开源系统，被广泛用于大数据存储、计算、挖掘和分析等领域。

3. 说下Hadoop生态圈组件及其作用

   Hadoop 生态圈是由一系列的开源软件组件和工具组成的，这些组件和工具可以协同工作，构建更为复杂的大数据分析平台。以下是常见的 Hadoop 生态圈组件及其作用：

   1. HDFS：Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统。它是 Hadoop 生态圈的核心组件之一，用于存储和管理超大规模数据文件。

   2. MapReduce：Hadoop 分布式计算框架，它能够对存储在 HDFS 上的大量数据进行并行处理，以实现高可靠、高性能和高扩展性的大数据分析。

   3. Hive：基于 Hadoop 的数据仓库软件，它提供了一种基于 SQL 的查询和管理方式，使得用户可以使用 SQL 查询大数据集。同时 Hive 还支持自定义函数（UDFs）和高级分析。

   4. Pig：Pig 是一种高级数据流编程平台，采用了类似 SQL 的语言，能够方便地对大规模的、非结构化和半结构化数据进行分析和处理。

   5. HBase：基于 Hadoop 的分布式列式存储系统，它能够高效地处理大量、非结构化的数据。

   6. Sqoop：一种开源的数据传输工具，能够方便地将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 或 HBase 中。

   7. Flume：另一种数据传输工具，它可以方便地从各种不同的数据源（如 Twitter、Facebook、Apache Web Server 等）收集数据，并将其保存到 Hadoop 集群中。

   8. Spark：一种快速的、通用的、基于内存的分布式计算系统。Spark 比 MapReduce 更快、更强大，支持更多的数据处理操作。

   9. Mahout：基于 Hadoop 的机器学习库，提供了大量的机器学习算法和工具，用于构建与处理大规模的机器学习应用。

   综上所述，Hadoop 生态圈中的各个组件和工具，都是为了能够更好地处理和管理大量、复杂、非结构化的数据而存在的。用户可以根据实际需求，选择适合自己的 Hadoop 生态圈组件和工具，构建适合自己业务应用的大数据分析平台。

4. Hadoop主要分哪几个部分?他们有什么作用?

   1. Hadoop Common：是 Hadoop 的公共库和工具类。Common 中包含了一些工具类、文件系统等，还有用于并发、日志记录、RPC、序列化和数据访问等的工具类，为上层提供基础支撑。

   2. Hadoop Distributed File System (HDFS)：是 Hadoop 的分布式文件系统。HDFS 是一个容错性高、可靠性好的文件系统，适合存储大规模的数据集。它的核心是 NameNode 和 DataNode，数据会被分散地存储在多个 DataNode 上，而 NameNode 负责管理元数据和文件系统操作。

   3. Hadoop MapReduce：是用于并行处理大规模数据集的编程模型。MapReduce 将作业分为映射和排序两个阶段，其中映射阶段完成对数据的初始处理和分割，排序阶段将映射阶段的数据结果合并得到最终的输出。

   4. Hadoop YARN：是 Hadoop 的资源管理系统，负责为集群中的应用程序分配和管理资源。它的核心是 ResourceManager 和 NodeManager。ResourceManager 负责整个集群的资源管理和调度，NodeManager 则负责执行单个节点上的应用程序管理和监控。

   这些组件共同协作，实现了数据存储、分布式计算和作业管理等功能。Hadoop 的优势在于可以在廉价的硬件上运行，对于海量数据的处理和存储都具有优越性能。

5. Hadoop 1.x，2x，3.x的区别

   Hadoop是一个长期发展的开源分布式计算框架，目前已经发布了三个大版本，即 Hadoop 1.x、2.x 和 3.x，下面是它们之间的区别：

   1. Hadoop 1.x：Hadoop 1.x 是最初版本的Hadoop，最主要的特性是架构简单，包含两个核心模块，即HDFS和MapReduce。Hadoop 1.x 中 NameNode 和 JobTracker 是单点故障，因此 Hadoop 1.x 需要为其提供高可用性保障。

   2. Hadoop 2.x：Hadoop 2.x 主要引入了 YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源调度器，将 Hadoop 从严格的 MapReduce 限制中解放出来，允许 Hadoop 处理更多类型的工作负载。在 Hadoop 2.x 中，NameNode 采用了HA架构，即Secondary NameNode变为了Checkpoint NameNode，同时还增加了ResourceManager、NodeManager等新组件。

   3. Hadoop 3.x：Hadoop 3.x 当中最主要的特性是引入了集成式的存储方式，引入了Hadoop 2.x中的新组件进一步优化，如ResourceManager、NodeManager的强化、MapReduce引入新特性、Yarn容器资源的幂等性优化，以及很多性能和稳定性的提升。

   因此，Hadoop 3.x 具有更高的可靠性、可伸缩性和高效性。此外，Hadoop 3.x 还支持跨云移动和数据保护等前沿的技术趋势，并提供更多的功能和新特性。但是，由于它的新特性比较多，所以对硬件，环境要求的要求也相应加大了，从而对资源配置和服务运营商提出了更高要求。

6. Hadoop集群工作时启动哪些进程?它们有什么作用?

   Hadoop 集群工作时启动的进程包括以下几个：

   1. NameNode：HDFS 的主节点，负责管理文件系统的命名空间和客户端操作，如文件名、目录结构、文件权限等。同时也负责向客户端提供数据块节点的位置信息。

   2. DataNode：HDFS 的数据节点，负责存储实际的数据块，并向 NameNode 报告块的存储状态。

   3. ResourceManager：YARN 的主节点，负责资源的分配和调度，管理集群上所有应用程序的资源使用情况，以及分配任务给 NodeManager 运行。

   4. NodeManager：YARN 的数据节点，负责监控并报告本地资源的使用情况，以及处理 ResourceManager 分配过来的任务。

   5. JobTracker：MapReduce 任务的指挥官，负责将任务分配到 TaskTracker 上运行，以及监控任务的进度和执行情况。

   6. TaskTracker：MapReduce 任务运行节点，负责实际执行 Map 和 Reduce 任务程序，并及时向 JobTracker 汇报任务的状态。

   7. Secondary NameNode：HDFS 备用主节点，辅助 NameNode 进行元数据的快速恢复。它定期合并编辑日志和镜像文件，生成新的备份 NameNode 镜像，从而加速 NameNode 的恢复。

   这些进程组成了一个完整的 Hadoop 集群，完成了数据存储、分布式计算和作业管理等工作。每个进程都有其独特的作用和重要性，在集群工作时相互协调，提供高效分布式计算能力。

7. 在集群计算的时候，什么是集群的主要瓶颈

   在集群计算中，主要瓶颈有以下几个方面：

   1. 网络带宽：集群中节点之间通过网络进行通信，网络带宽是决定任务分配和完成的速度的重要因素。如果网络带宽较小，数据的传输速度就会变慢，从而影响计算的速度。

   2. CPU和内存：集群计算是 CPU 密集型和内存密集型的工作负载，如果节点的 CPU 或内存资源不足，会导致节点的计算速度变慢，从而降低整个集群的计算效率。

   3. 存储带宽：集群中的节点通常需要读取或写入大量的数据，如果存储带宽不足，会导致数据传输变慢，从而影响计算的速度。

   4. 数据倾斜：在某些情况下，数据分配不均匀会产生数据倾斜问题。这种情况下，一些节点将处理更多的数据，而其他节点可能会空闲，从而使速度变慢。

   5. 系统故障：在集群计算中，节点可能会出现故障，如果节点不能及时检测并排除故障，会导致整个集群计算的停滞或失败。

   因此，对于集群计算而言，需要关注这些主要瓶颈，合理设计和规划集群的结构，同时也需要对集群进行监控和管理，发现瓶颈问题并及时处理。

8. 搭建Hadoop集群的xml文件有哪些?

   Hadoop集群搭建的核心配置文件一般有以下三个：

   1. core-site.xml：该配置文件用于配置Hadoop集群的核心服务。包括Hadoop的默认文件系统（FS）和相关URI，MapReduce中使用的缓冲区的文件系统路径，等配置信息，如：

   • fs.defaultFS：指定Hadoop集群使用的默认文件系统路径

   • hadoop.tmp.dir：指定Hadoop集群的临时目录

   • io.file.buffer.size：指定Hadoop集群的文件读写缓冲区大小等。

   1. hdfs-site.xml：主要用于配置Hadoop分布式文件系统HDFS服务。包括副本策略、块大小、权限控制等配置信息，如：

   • dfs.replication：指定数据块的副本数量

   • dfs.blocksize：指定数据块的大小

   • dfs.namenode.name.dir：指定NameNode的元数据存储路径

   1. yarn-site.xml：该配置文件用于配置Hadoop集群的YARN服务。包括资源管理器、节点管理器、MR程序运行时等配置信息，如：

   • yarn.resourcemanager.hostname：指定资源管理器（Resource Manager）运行的主机名或IP地址

   • yarn.nodemanager.aux-services：指定每个节点管理器（Node Manager）的附加yarn进程

   • yarn.app.mapreduce.am.resource.mb：指定MR程序运行时的内存使用量

   除了这三个核心配置文件，还有一些其他重要的XML文件，比如：

   • mapred-site.xml：该文件用于配置MapReduce服务

   • capacity-scheduler.xml：配置YARN的容量调度器

   • hbase-site.xml：配置HBase的相关参数

   当然，Hadoop集群的配置文件还会有其他文件，但上述文件是最为核心且必须的。在Hadoop集群搭建过程中，根据实际需求和环境特征进行适当调整即可。

9. Hadoop的checkpoint流程

   checkpoint是指NameNode保存其内存状态到本地磁盘上的过程。Hadoop NameNode是HDFS中的元数据管理节点，所有文件和文件夹的元数据信息都存储在它的内存中，如文件名、权限、位置等信息，因此NameNode的状态非常重要。

   在HA架构下的checkpoint过程中，涉及到了两个HDFS核心文件：Edits文件和FsImage文件。

   Edits文件主要用于记录文件系统中所有操作（包括新建、删除、修改文件等）的操作日志，从而实现对元数据进行持久化存储。

   FsImage文件则是指文件系统的镜像文件，用于保存文件系统中所有文件和目录的元数据信息。FsImage也是NameNode的内存镜像，当NameNode启动时，会将FsImage文件中的内容加载到内存中。

   在HA架构下，Edits文件和FsImage文件的生成和合并过程与单节点架构的类似，唯一不同的是，HA架构下的主备节点的状态和日志文件不一致。具体来说，HA架构下的checkpoint过程涉及到的Edits文件和FsImage文件处理方式如下：

   1. Active节点对Edits文件和FsImage文件进行合并，生成一个新的FsImage文件；

   2. Standby节点通过传输协议拉取新的FsImage文件和Edits文件，并将其合并为新的FsImage文件；

   3. Active节点将新的FsImage文件和Edits文件发送给Standby节点，Standby节点将新的Edits文件应用到内存中，并且将新的FsImage文件拷贝到其本地磁盘中；

   4. 如果Active节点故障，Standby节点可以基于其本地磁盘上的FsImage文件和Edits文件进行恢复，从而作为新的Active节点提供文件系统服务。

   总之，HA架构下Edits文件和FsImage文件的生成和处理方式与单节点架构的类似，唯一的区别是需要通过网络传输进行传递和合并。这保证了在Active节点发生故障时，可以快速地恢复，从而保障了整个Hadoop分布式系统的稳定运行和可靠性。

10. Hadoop的默认块大小是多少?为什么要设置这么大?

    在Hadoop中，默认的块大小是128MB。Hadoop将大文件切成固定大小的块进行存储，这种方式可以将文件有效地的分割成多个部分，并且尽可能地使用集群中所有数据节点的存储资源，从而优化存储和计算资源的利用率。

    设置128MB的块大小具有以下优点：

    1. 降低读写延迟：数据块尺寸过小会增加数据块的数量，增加了处理分布式数据的元数据负载，导致读写性能下降。而数据块大小过大，会导致读写较大的延迟，因为一个数据块需要在一台机器上进行读写。而128MB的块大小可以保证读写效率和延迟的平衡。

    2. 提高数据提取效率：如果每个数据块都很小，则一个Map任务处理的数据就会很多，这会增加Map任务的个数，从而增加任务调度和执行的开销，影响运行效率。而128MB的块大小可以限制Map任务的数量，并减小任务处理的数据量。

    3. 适应各种情况：128MB的块大小可以在各种不同的应用场景下进行有效地运行。如果块大小过大，可能会导致对磁盘和网络资源的浪费；而如果块大小太小，则会增加元数据的处理开销，同时也会对集群的整体执行效率产生负面影响。

    因此，128MB的块大小既能够保证读写效率和延迟的平衡，又能够限制Map任务的数量，并减小任务处理的数据量，从而使得处理分布式数据更加高效和灵活。

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HDFS文件写入和读取流程

写：

（1）客户端向NameNode发出写文件请求

（2）NameNode检查是否已存在文件、检查权限，Namenode应答可以上传。

（3）客户端请求上传第一个Block。客户端上传之前对文件进行切片，切片规则：按datanode的block块大小进行切片，hadoop2.x默认block大小为128m（例如：300m文件切分为3片：第一片128m,第二片128m，剩下44m单独为1片。）

（4）NameNode返回上传的DataNode信息，具体NameNode如何选择DataNode，选择哪些DataNode是hadoop机架感知特性和副本个数决定（默认个数为3）决定

（5）客户端拿到DataNode信息后，与DataNode1直接建立通信通道，DataNode1和DataNode2，DataNode2与DataNode3同时会建立通信通道，进行数据的副本传输。

（6）DataNode2和DataNode3完成数据通信后，依次按通信顺序，最终应答给DataNode1,DataNode1再应答client，完成数据的通信。

（7）开始上传数据。以packet为单位上传,packet默认大小为64k。

（注）上传到DataNode1中的数据先存到byteBuffer缓存中，达到block大小，再刷到block中进行物理存储。

（8）第一各切片完成传输以后，开始传输第二各切片，过程同切片一致。

（9）数据传输完成后，数据块在DataNode上以磁盘文件的形式存储。如果某个DataNode存储失败，会进行重试，数据传输结束后，DataNode向客户端发送响应信息。

（10）客户端完成整个文件的上传后，会发送一个完成上传的请求给NameNode，NameNode会更新元数据信息，并对客户端发送成功响应。此时，文件上传过程就结束了。

（11）如果上传的数据量非常大，可能会导致DataNode上的磁盘空间不足。在这种情况下，HDFS提供了数据块级别的清理策略。当一个数据块的副本数量达到了预定义的数量，例如3个，那么HDFS就会删除多余的副本，释放磁盘空间。

总体来说，HDFS的写入流程包括了客户端上传文件、分块、选择数据节点、数据传输、数据块存储等多个步骤。通过机架感知策略和副本机制，HDFS可以优化数据读写性能，提高系统的可用性。同时，重试机制和清理策略可以保证数据的可靠性和数据块副本的数量。

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