HDFS体系架构
HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两
类节点NameNode 和DataNode。
NameNode（名字节点）：系统中通常只有一个，中心服务器的角色，管理存储和检索
多个 DataNode 的实际数据所需的所有元数据。
DataNode（数据节点）：系统中通常有多个，是文件系统中真正存储数据的地方，在
NameNode 统一调度下进行数据块的创建、删除和复制
HDFS读写流程
读
- 客户端向NameNode发送读取请求
- NameNode返回文件的所有block和这些block所在的DataNodes（包括复制节点）
- 客户端直接从DataNode中读取数据，如果该DataNode读取失败（DataNode失效或校验码不对），则从复制节点中读取（如果读取的数据就在本机，则直接读取，否则通过网络读取）
写
1.客户端将文件写入本地磁盘的HDFS Client文件中
2.当临时文件大小达到一个block大小时，HDFS client通知NameNode，申请写入文件
3.NameNode在HDFS的文件系统中创建一个文件，并把该block id和要写入的DataNode的列表返回给客户端
4.客户端收到这些信息后，将临时文件写入DataNodes
- 4.1 客户端将文件内容写入第一个DataNode（一般以4kb为单位进行传输）
- 4.2 第一个DataNode接收后，将数据写入本地磁盘，同时也传输给第二个DataNode
- 4.3 依此类推到最后一个DataNode，数据在DataNode之间是通过pipeline的方式进行复制的
- 4.4 后面的DataNode接收完数据后，都会发送一个确认给前一个DataNode，最终第一个DataNode返回确认给客户端
- 4.5 当客户端接收到整个block的确认后，会向NameNode发送一个最终的确认信息
- 4.6 如果写入某个DataNode失败，数据会继续写入其他的DataNode。然后NameNode会找另外一个好的DataNode继续复制，以保证冗余性
- 4.7 每个block都会有一个校验码，并存放到独立的文件中，以便读的时候来验证其完整性
5.文件写完后（客户端关闭），NameNode提交文件（这时文件才可见，如果提交前，NameNode垮掉，那文件也就丢失了。fsync：只保证数据的信息写到NameNode上，但并不保证数据已经被写到DataNode中）
Rack aware（机架感知）
通过配置文件指定机架名和DNS的对应关系
假设复制参数是3，在写入文件时，会在本地的机架保存一份数据，然后在另外一个机架内保存两份数据（同机架内的传输速度快，从而提高性能）
整个HDFS的集群，最好是负载平衡的，这样才能尽量利用集群的优势