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2024年6月28日发(作者：)

HDFS读写流程介绍HDFS读数据和写数据的原理分别是

什么

Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个能够处理大数据的

分布式文件系统。它的设计目标是能够在大规模集群上存储和处理巨大量

的数据，同时提供高可靠性、高吞吐量和容错能力。

HDFS的读写流程分为读数据和写数据两个部分。

1.客户端发送读取请求：客户端通过HDFSAPI发送读取请求，传递文

件路径和读取偏移量。

2. NameNode确认文件信息：NameNode接收到读取请求后，检查文件

是否存在，并返回文件的元数据信息，包括分块列表和每个块的副本存放

位置。

3. DataNode返回数据块：客户端收到元数据信息后，开始从数据块

的第一个副本所在的DataNode发起网络读取请求。

4. 数据传输：DataNode收到读取请求后，从本地磁盘读取数据块，

并通过网络传输给客户端。

5.客户端读取数据块：客户端接收到数据块后，将其复制到本地磁盘

缓存中，然后读取所需的数据。

6.数据块读取完成：如果所需的数据未能完全读取，客户端可以继续

发送读请求进行后续读取。读取完成后，客户端关闭连接。

HDFS写数据的原理如下：

1.客户端发送写入请求：客户端通过HDFSAPI发送写入请求，包含文

件路径和待写入的数据。

2. NameNode确定目标DataNode：NameNode接收到写入请求后，为

文件选择一个DataNode作为目标节点，并返回目标节点的信息。

3. 客户端与目标DataNode建立连接：客户端收到目标DataNode信

息后，通过网络与目标DataNode建立连接。

4.数据分块：客户端将文件数据分成多个数据块，并按照默认或用户

自定义的副本系数，在数据块之间创建冗余副本。

5. 数据传输：客户端按照所选择的副本放置策略，将数据块依次发

送给目标DataNode和其他副本所在的DataNode。

6. 数据写入：目标DataNode接收到数据块后，将数据写入本地磁盘，

并复制数据给其他副本所在的DataNode。

7. 数据确认：目标DataNode将数据块的写入结果发送给客户端。

8. 客户端通知NameNode：客户端将数据写入完成的信息发送给

NameNode，以便更新元数据信息。

9.数据块写入完成：如果有其他副本需要写入，客户端继续发送写请

求进行后续写入。所有副本的写入完成后，客户端关闭连接。

需要注意的是，HDFS的写入过程是追加式的，即将新数据追加到文

件的末尾。这种设计有助于提高写入吞吐量和减少磁盘碎片化。

总结起来，HDFS的读取流程是客户端向NameNode请求文件信息，然

后从DataNode获取数据块进行读取，而写入流程则是客户端先向

NameNode请求目标DataNode的信息，然后将数据块传输给目标DataNode

并进行写入。这种分布式的读写流程可以实现高并发、高容错和高可靠性，

适用于大规模数据处理的场景。

本文标签： 数据客户端写入读取目标

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