2024年最新【Hadoop】（六）详解 HDFS 的数据流 （面试重点，企业级项目实战讲解_hdfs读数据流程

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文章目录

• • 一、HDFS写数据流程
    • • 1. 剖析文件写入
        • 2. 网络拓扑-节点距离计算
        • 3. 机架感知（副本存储节点选择）
    • 二、HDFS读数据流程

前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了
【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。

一、HDFS写数据流程

1. 剖析文件写入

HDFS写数据流程，如下图所示。

1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2. NameNode返回是否可以上传。
3. 客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。
4. NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
5. 客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
6. dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7. 客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
8. 当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

2. 网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述，如上图所示。

3. 机架感知（副本存储节点选择）

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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