1 HDFS 写数据流程

1.1 HDFS 写数据流程图

（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（重复执行 3-7 步）。

1.2 HDFS 写数据之网络拓扑 - 节点距离计算

在 HDFS 写数据的过程中，NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

1.3 机架感知（副本存储节点选择）

1）机架感知说明
这里是官方的文档说明。

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s
placement policy is to put one replica on the local machine if the writer
is on a datanode, otherwise on a random datanode, another replica on a
node in a different (remote) rack, and the last on a different node in
the same remote rack. This policy cuts the inter-rack write traffic which
generally improves write performance. The chance of rack failure is far
less than that of node failure; this policy does not impact data
reliability and availability guarantees. However, it does reduce the
aggregate network bandwidth used when reading data since a block is
placed in only two unique racks rather than three. With this policy, the
replicas of a file do not evenly distribute across the racks. One third
of replicas are on one node, two thirds of replicas are on one rack, and
the other third are evenly distributed across the remaining racks. This
policy improves write performance without compromising data reliability
or read performance.

直观的如下图所示

2 HDFS 读数据流程

2.1 HDFS 读数据流程图

（1）客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode 地址。
（2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
（3）DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。
（4）客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

3 HDFS 如何做到机架感知

在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，知道节点在哪个机架上的过程称为机架感知（Rack Awareness）。HDFS通过以下几个步骤来确定每个节点（数据节点）所在的机架：
1. 配置机架感知脚本：

• HDFS使用一个机架感知脚本（Rack Awareness Script）来确定每个数据节点所属的机架。这个脚本需要管理员来编写，并在HDFS配置文件中指定。
• 通常，该脚本基于节点的IP地址或主机名返回其机架ID。

2. 配置HDFS：

• 在hdfs-site.xml配置文件中，添加属性net.topology.script.file.name，该属性指定了机架感知脚本的路径。例如：

<property><name>net.topology.script.file.name</name><value>/path/to/rack_awareness_script.sh</value>
</property>

3. 脚本实现：

• 机架感知脚本的输入是节点的IP地址或主机名，输出是该节点的机架ID。脚本的一个简单示例如下：

#!/bin/bash
if [ "$1" == "node1" ]; thenecho "/rack1"
elif [ "$1" == "node2" ]; thenecho "/rack2"
elseecho "/default-rack"
fi

4. 启动和使用:

• HDFS启动时，NameNode会调用这个机架感知脚本来确定每个数据节点的机架信息。NameNode会根据这些信息来决定数据块的存储策略，以提高数据的可靠性和网络性能。
• 例如，在复制数据块时，NameNode会优先选择将副本存放在不同机架上的节点，以防止单个机架故障导致数据不可用。

通过上述步骤，HDFS能够识别每个数据节点所在的机架，从而实现更高效和可靠的数据存储和访问。