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2024年6月28日发(作者：)

HDFS读写数据流程

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个分布式的文件系统，

设计用于存储大规模数据集并提供高吞吐量的数据访问。HDFS 的读写数

据流程包含了数据分割、数据存储、数据副本管理、数据读取和写入等多

个步骤。

1. 数据分割 (Data Splitting):

HDFS 将要存储的大文件划分为多个块，每个块通常为 64MB 或

128MB 大小。这样可以方便地存储和处理大规模数据集。分割过程会保留

原始文件的顺序，并将文件的元数据存储到名称节点 (NameNode)。

2. 数据存储 (Data Storage):

在 HDFS 中，文件的块会被分散存储在多个数据节点 (DataNode) 上。

每个数据节点存储了一个或多个数据块的副本。这种分布式存储的方式确

保了数据的可靠性和容错性。数据节点会将数据块的副本定期传输给其他

数据节点，以便进行备份和故障恢复。

3. 数据副本管理 (Replication Management):

HDFS使用数据副本的方式来提高数据的冗余和可用性。通常情况下，

每个数据块会有3个副本，分布在不同的数据节点上。这些副本的存放位

置信息由名称节点进行管理，并通过心跳机制来保持与数据节点的通信。

当一些数据节点失效或副本数不足时，名称节点会选择其他节点上的数据

块副本进行复制。

4. 数据读取 (Data Reading):

当应用程序需要读取HDFS中的数据时，它会发送一个读取请求给名

称节点。名称节点会返回包含数据块位置信息的元数据，应用程序然后可

以直接与数据节点通信读取数据块。数据节点根据请求的数据块副本所在

位置返回数据给应用程序。

5. 数据写入 (Data Writing):

当应用程序需要在HDFS中写入数据时，它会将数据分为多个数据块，

并向名称节点发送一个写入请求。名称节点会分配一个数据块的ID，并

返回数据块的存储位置信息。然后，应用程序会与数据节点进行直接通信，

在副本所在的数据节点上写入数据块。一旦数据块写入完成，数据节点会

将副本传输给其他数据节点进行备份。

总体来说，HDFS的读写数据流程包括了数据分割、数据存储、数据

副本管理、数据读取和写入等多个步骤。这种分布式的存储和数据副本机

制保证了HDFS的可用性和容错性。通过使用HDFS，用户可以方便地存储

大规模数据集，并且可以进行高吞吐量的数据读写操作。

本文标签： 数据节点副本写入进行

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