Hadoop HDFS写文件流程详解

"HDFS写文件流程-hadoop 介绍" Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要设计用于处理和存储海量数据。这个框架基于Java实现，能够在大规模计算机集群中高效运行。Hadoop的灵感来源于Google的MapReduce计算模型和Google文件系统（GFS）。由于其开源性质，Hadoop在全球范围内拥有广泛的开发者和用户社区，其中Yahoo!是最大的贡献者和使用者。 Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，它允许数据在集群中的多个节点上进行冗余存储，以确保高可用性和容错性。MapReduce则是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，将大任务分解为小任务在各个节点上并行执行。 HDFS的写文件流程如下： 1. 客户端缓存：当应用程序向HDFS写入数据时，客户端首先会将数据缓存在本地的一个临时文件中。 2. 流水线复制：当缓存的数据量达到一定阈值（例如64MB）时，客户端会联系NameNode，NameNode是HDFS的元数据管理节点，负责协调和管理文件系统的命名空间。 3. 并发写控制：NameNode根据客户端的位置和网络状况，选择一组DataNode（数据节点），并将这些DataNode按照最优顺序排列，形成一个流水线。 4. 建立连接：客户端与流水线的第一个DataNode建立Socket连接，发送请求头，并等待响应。一旦收到响应，客户端会继续向下一个DataNode发送数据，依次类推，直到所有DataNode都准备好接收数据。这样就建立了数据传输的流水线。 5. 正式发送数据：客户端开始以4KB为单位，将数据发送到第一个DataNode，数据会沿着流水线自动传递到下一个DataNode，直到数据被完整地复制到所有指定的副本中。 Hadoop的发展历程表明，它从最初的实验项目逐步发展成为大规模数据处理的基石。自2004年至今，Hadoop经历了多次重大改进，其性能和稳定性不断提升，能够处理PB级别的数据，并在数千个节点上运行。随着大数据时代的到来，Hadoop的重要性愈发凸显，不仅在搜索引擎和广告业务中发挥作用，也被广泛应用于电信、金融、电子商务等多个领域，成为大数据处理领域不可或缺的工具。