Hadoop入门指南：理解HDFS读写原理与Namenode/Datanode角色

Hadoop笔记主要涵盖了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的底层原理、操作流程以及NameNode和DataNode的角色。以下是详细的知识点概述： 1. HDFS读写过程： - 写数据流程： - 客户端通过`hdfs dfs-put`命令发起文件上传请求。 - Namenode负责检查目录结构，确认文件路径的有效性，并记录操作日志。 - 客户端请求第一个数据块的存储位置，Namenode根据可用Datanode列表分配存储。 - 数据块通过多路复用（pipeline）的方式进行流式复制，先写入缓存，然后逐步传输到各个Datanode，使用响应队列确保数据完整。 - 完成所有数据块的上传后，Namenode更新元数据。 - 读数据流程： - 客户端发起RPC请求，Namenode验证文件存在并提供元数据（包括block ID和Datanode列表）。 - 客户端选择最近的Datanode请求数据块，检查数据完整性后读取。 - Datanode与客户端建立连接，传输数据块，客户端缓存并写入本地文件。 - 重复此过程，直至整个文件合并完成。 2. Namenode职责： - 负责客户端请求的响应，包括文件操作权限检查和元数据管理。 - 维护整个系统的目录树结构和文件块信息。 3. DataNode职责： - 存储用户文件的数据块，并确保数据的持久化。 - 定期通过心跳信息向Namenode报告自身的块信息，保持一致性。 4. Checkpoint（Secondary NameNode角色）： - Secondary NameNode作为辅助服务，参与Namenode的元数据一致性维护。 - 当Primary Namenode繁忙或发生故障时，Secondary NameNode接管备份任务，包括执行checkpoint（定期将当前编辑日志刷入磁盘），并协助主节点切换。 通过这些核心概念，Hadoop的学习者可以理解HDFS的高效存储和访问机制，以及NameNode和DataNode在数据处理中的分工合作。这对于初学者来说是基础且实用的知识，对日常工作中的数据处理和分布式系统设计具有重要参考价值。