HDFS文件读写流程

Hadoop Distributed File System (HDFS)是一个专为大数据集设计的分布式文件系统，它在Apache Hadoop项目中扮演核心角色。HDFS的文件读写流程大致包括以下几个步骤：

1. **客户端发起请求**：用户通过Hadoop API或其他支持库向HDFS集群中的NameNode发起读写操作。

2. **NameNode元数据处理**：NameNode负责整个文件系统的命名空间管理，它接收到请求后，会验证文件是否存在、权限是否允许等，并返回文件所在的DataNode列表。

3. **DataNode分配**：对于写入操作，NameNode将文件块进一步分解成更小的数据块，并指定到特定的DataNode存储。对于读取操作，它提供参与复制的DataNode位置信息。

4. **数据块传输**：客户端根据NameNode提供的DataNode地址列表，建立连接并分块发送数据。如果是读操作，可能会涉及到多个副本之间的数据校验。

5. **接收数据或写入DataNode**：DataNode作为存储节点，接收客户端的数据或者响应读取请求。它们对每个数据块进行独立的处理，可以同时处理多个I/O请求。

6. **数据块复制**：为了提高容错性和可用性，HDFS通常会在不同的DataNode上保存多个数据块的副本。当写入完成后，NameNode会更新元数据，记录新的副本位置。

7. **错误检测与恢复**：HDFS定期检查DataNode的状态，如果发现某个数据块丢失，会自动从其他副本恢复。

8. **读取确认**：对于读操作，客户端在接收完整个文件后，可能会主动询问NameNode确认所有数据块都已经成功读取。

9. **断点续传**：对于大文件，如果读写操作中断，HDFS支持断点续传，使得后续操作可以从上次中断的位置继续。