一、简介
HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。
1.优点：
能够运行在廉价机器上，硬件出错常态，需要具备高容错性
流式数据访问，而不是随机读写
面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展
简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取
2.缺点：
不支持低延迟数据访问
不适合大量小文件存储（因为每条元数据占用空间是一定的）
不支持并发写入，一个文件只能有一个写入者
不支持文件随机修改，仅支持追加写入
3.数据单位：
block ：文件上传前需要分块，这个块就是block，一般为128MB，可以修改。因为块太小：寻址时间占比过高。块太大：Map任务数太少，作业执行速度变慢。它是最大的
一个单位。
packet ：packet是第二大的单位，它是client端向DataNode，或DataNode的PipLine之间传数据的基本单位，默认64KB。
chunk ：chunk是最小的单位，它是client向DataNode，或DataNode的PipLine之间进行数据校验的基本单位，默认512Byte，因为用作校验，故每个chunk需要带有4Byte
的校验位。所以实际每个chunk写入packet的大小为516Byte。由此可见真实数据与校验值数据的比值 约为128 : 1。（即64*1024 / 512）
二、HDFS读流程
读详细步骤：
1、client访问NameNode，查询元数据信息，获得这个文件的数据块位置列表，返回输入流对象。
2、就近挑选一台datanode服务器，请求建立输入流 。
3、DataNode向输入流中中写数据，以packet为单位来校验。
4、关闭输入流
三、HDFS写流程
写详细步骤：
1、客户端向NameNode发出写文件请求。
2、检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查，直接先将操作写入EditLog，并返回输出流对象。
（注：WAL，write ahead log，先写Log，再写内存，因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作。如果后续真实写操作失败了，
由于在真实写操作之前，操作就被写入EditLog中了，故EditLog中仍会有记录）
3、client端按128MB的块切分文件。
4、client将NameNode返回的DataNode列表和Data数据一同发送给最近的第一个DataNode节点，此后client端和多个DataNode构成pipeline管道。
client向第一个DataNode写入一个packet，这个packet便会在pipeline里传给第二个、第三个…DataNode。
在pipeline反方向上,逐个发送ack(命令正确应答),最终由pipeline中第一个DataNode节点将ack发送给client。
5、写完数据，关闭输输出流.
6、发送完成信号给NameNode。
更通俗易懂的图：
四、机架感知（副本节点的选择）
- 第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个
- 第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。
- 第三个副本位于不同机架，随机节点
五、DFSOutputStream内部原理
1、创建Packet
Client写数据时，会将字节流数据缓存到内部的缓冲区中，当长度满足一个Chunk大小（512B）时，便会创建一个Packet对象，然后向该Packet对象中写Chunk
的Checksum校验和数据，以及实际数据块Chunk Data，校验和数据是基于实际数据块计算得到的。每次满足一个Chunk大小时，都会向Packet中写上述数据内容，
直到达到一个Packet对象大小（64K），就会将该Packet对象放入到dataQueue队列中，等待DataStreamer线程取出并发送到DataNode节点。
2、发送Packet
DataStreamer线程从dataQueue队列中取出Packet对象，放到ackQueue队列中，然后向DataNode节点发送这个Packet对象所对应的数据
3、接收ack
发送一个Packet数据包以后，会有一个用来接收ack的ResponseProcessor线程，如果收到成功的ack，则表示一个Packet发送成功，ResponseProcessor线程会将
ackQueue队列中对应的Packet删除，在发送过程中，如果发生错误，所有未完成的Packet都会从ackQueue队列中移除掉，然后重新创建一个新的Pipeline，排除掉出错的
那些DataNode节点，接着DataStreamer线程继续从dataQueue队列中发送Packet。
