"大数据面试评述：Hadoop HDFS读写流程详解（105页）"

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的存储组件之一。在Hadoop中，数据的读写流程是非常重要的，下面我们来总结一下HDFS的读流程和写流程。 HDFS写数据流程包括以下几个步骤： 1. 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 2. NameNode返回是否可以上传。 3. 客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。 4. NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 5. 客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。 6. dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。 7. 客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。 8. 当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。 HDFS读数据流程相对而言比较简单，从上述的写数据流程可以看出，HDFS的读数据流程主要是客户端发送数据请求给DataNode节点，DataNode节点之间进行数据传输，直到客户端成功获取完整的数据。 总的来说，HDFS的读写数据流程是一个多节点协作的过程，通过NameNode和DataNode的配合，实现了数据的高效读写。这些流程的具体实现细节对于熟练掌握Hadoop技术和面试来说非常重要，希望以上总结能够对大数据领域的从业人员提供一定的帮助。