请解释Hadoop HDFS的写入流程，以及在数据写入时如何处理副本以及保证数据的高可用性。

Hadoop HDFS的写入流程是一个复杂但高度优化的过程，它需要确保数据的高可用性和可靠性。首先，客户端发起写入请求后，NameNode会决定数据写入哪些DataNode，并建立一个写入pipeline。在这个过程中，Hadoop采用了三副本策略来保证数据的高可用性：当客户端开始向DataNode传输数据时，数据首先被写入第一个DataNode，然后这个DataNode将数据传输给第二个DataNode，接着第二个DataNode继续传递给第三个DataNode。在每个阶段，数据都必须被确认写入后，传输才会继续到下一个DataNode。当数据成功写入三个DataNode后，写入操作才算完成，并且这三个副本分别存储在不同的物理服务器上，以防止硬件故障导致数据丢失。

参考资源链接：[2023大数据面试深度解析：涵盖Hadoop, Spark, Hive, HBase等](https://wenku.csdn.net/doc/1k6s9dhpqp?spm=1055.2569.3001.10343)

数据的高可用性还依赖于DataNode的心跳机制和定期的block报告。DataNode会周期性地向NameNode发送心跳，表明自己的存活状态，同时报告自己管理的数据块信息。如果NameNode在一定时间内没有收到某个DataNode的心跳，它会将其标记为宕机，并开始复制存储在那个DataNode上的数据块到其他DataNode上，以恢复副本的数量。

此外，为了进一步提高数据的可用性和耐久性，Hadoop还提供了机架感知功能。这个功能在建立pipeline时会考虑数据节点的物理位置，尽量将副本分布在不同的机架上，这样即使整个机架发生故障，也不影响数据的完整性。通过这种设计，Hadoop确保了即使面对节点故障或者网络分区，数据仍然可用，并且可以通过副本快速恢复。

参考资源链接：[2023大数据面试深度解析：涵盖Hadoop, Spark, Hive, HBase等](https://wenku.csdn.net/doc/1k6s9dhpqp?spm=1055.2569.3001.10343)