hadoop inster 的时候发生了什么

### 回答1：
Hadoop中的`hadoop fs -put`命令或`hadoop fs -copyFromLocal`命令实际上都是将本地文件复制到HDFS中。当您执行此命令时，首先将文件分割成块（默认大小是128 MB）。然后，每个块都会被复制到不同的数据节点上以提高数据冗余性和容错性。

在这些数据节点上，Hadoop会使用数据块的副本策略来选择存储这些块的节点。选择节点的策略可以是随机的，也可以根据网络拓扑结构或其他因素进行选择。一旦复制完成，您就可以使用Hadoop的其他命令或API来访问这些数据块，例如`hadoop fs -ls`命令或Hadoop的Java API。

### 回答2：
当执行Hadoop的`hadoop inster`命令时，发生了以下一系列操作。

首先，Hadoop会将输入的文件分成若干个文件块，并为每个文件块计算一个校验和。接着，这些文件块会根据配置的副本数进行复制，以增加数据的可靠性和容错性。副本的创建会通过Hadoop的复制策略进行，可以是在不同的节点上复制，也可以是在同一节点的不同存储设备上复制。

创建副本后，Hadoop会将这些文件块以及相应的元数据信息存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的相应位置。元数据信息会包含文件块的位置、副本的数量、校验和等。文件块的存储位置会根据Hadoop的块放置策略确定，可以是将文件块分散存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储。

同时，当文件块被成功存储在HDFS后，Hadoop会生成一个新文件的数据信息，在HDFS的命名空间中记录这个新文件的元数据。该元数据包括文件名、文件大小、权限、所属用户、创建时间等。

在数据插入完成后，可以通过Hadoop提供的工具和API来访问和处理这些数据。用户可以使用Hadoop的分布式计算框架，如MapReduce、Spark等，对文件进行分析和处理。

总体来说，Hadoop的`hadoop inster`操作会将输入的文件切分为文件块，并在多个节点上复制和存储这些文件块，同时还会记录相关的元数据信息，以实现数据的可靠性、容错性和分布式存储。

### 回答3：
Hadoop的"insert"（插入）操作在数据处理过程中起到了很重要的作用。

在进行Hadoop数据插入操作时，实际上是将数据写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。Hadoop采用了分布式文件系统的思想，将大规模数据分散存储在多个计算机节点上，以提高数据处理的效率和可靠性。

在插入数据之前，首先需要将数据进行分片。Hadoop会将大文件按照预设的块大小（一般是默认的128MB）进行切割，每个块都会被拆分成多个数据片段（replica），并按照Hadoop分布式文件系统的数据副本机制，将这些数据片段存储在不同的计算机节点上。

然后，Hadoop会通过一个或多个MapReduce作业来处理这些数据片段。首先，Map任务进行数据切分，将数据片段分发给不同的计算节点进行并行处理。然后，Reduce任务将每个计算节点上的计算结果进行合并，最终得到最终结果。

在整个数据插入操作过程中，Hadoop会负责数据的分发、调度和处理，以及错误的监测和处理。它会根据节点的状况和可用资源进行任务分配，以实现数据的高效插入和处理。

综上所述，Hadoop的"insert"操作实际上是将数据写入Hadoop分布式文件系统中，然后通过MapReduce框架进行并行处理，最终得到结果。这个过程涉及到数据的分片、节点的调度和资源的管理等工作，以实现高效的数据处理。