Hadoop入门：HDFS数据操作与架构详解

Hadoop阶段的学习总结涵盖了HDFS（Hadoop Distributed File System）的核心内容，它是Hadoop生态系统中用于大规模分布式数据存储的关键组件。以下是对HDFS关键知识点的详细阐述： 第一部分：HDFS数据操作流程 1. 数据写入流程： - 客户端首先向NameNode发起写入请求，NameNode负责验证路径和权限的合法性。 - 文件被切分为固定大小的块（Block），客户端按顺序上传这些块到DataNode。 - NameNode基于机架感知原则分配DataNode存储位置，通常选择三份副本以保证数据冗余和可靠性。 - 客户端依次与选定的DataNode建立连接，并通过FSOutputStream进行数据传输，最小单元是packet。 - 数据块逐个传输，最后一块传输完毕表示写入完成。 2. 数据读取流程： - 读取时，客户端同样先向NameNode请求文件元数据和DataNode位置信息。 - 客户端根据元数据信息，利用网络拓扑选择最近的DataNode进行数据下载。 - 通过FSInputStream读取数据，可能需要多次请求不同的DataNode以获取所有数据块。 第二部分：HDFS架构及服务角色 - HDFS架构：HDFS由NameNode和DataNode组成，非高可用版本还包含SecondaryNameNode。NameNode是核心，负责元数据管理（如文件和目录信息）；DataNode存储实际的数据块及其元数据，确保数据分布均匀且副本冗余。 - 服务作用： - NameNode：作为全局视图的管理者，处理客户端的文件操作请求，维护文件系统的目录树和块映射关系。 - DataNode：存储数据块并响应客户端的读写请求，提供数据块的副本。 - SecondaryNameNode（可选）：在某些高可用性场景下，辅助NameNode备份和恢复元数据，提高系统的容错能力。 Hadoop阶段的学习总结强调了HDFS在大规模分布式环境中高效存储和访问数据的核心原理，包括数据的切割、分布、复制策略以及客户端与服务器之间的交互流程。理解这些概念对于深入掌握Hadoop技术至关重要。