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2024年6月28日发(作者：)

hdfs读写过程简单叙述

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的

一个分布式文件系统，它专为大规模数据处理而设计。本文将简单

叙述HDFS的读写过程。

HDFS读写过程包括数据的写入和读取两个主要环节。首先，我们来

看一下数据的写入过程。

数据写入过程：

1. 客户端发起写入请求：当客户端需要向HDFS写入数据时，它会

首先与NameNode通信，请求创建一个新的文件或追加数据到已有文

件。

2. NameNode响应请求：NameNode接收到客户端的写入请求后，会

根据一定的策略选择一个合适的DataNode作为数据存储的目标。

3. 数据传输：客户端与选定的DataNode建立连接，并将数据划分

为一系列的数据块（默认大小为128MB）。然后，客户端将这些数据

块按照指定的副本数量发送给DataNode。

4. 数据副本存储：当DataNode接收到数据块后，它会将数据写入

本地磁盘，并创建指定数量的数据副本，这些副本会被复制到其他

的DataNode上，以提高数据的可靠性。

5. 数据写入确认：当数据块写入完成后，客户端会收到一个写入确

认消息。此时，客户端可以选择继续写入其他数据块或关闭文件。

数据读取过程：

1. 客户端发起读取请求：当客户端需要从HDFS中读取数据时，它

会向NameNode发送读取请求，指定要读取的文件路径。

2. NameNode响应请求：NameNode会查询文件的元数据信息，并返

回包含文件块所在位置的数据块映射表给客户端。

3. 数据传输：客户端根据数据块映射表与对应的DataNode建立连

接，并从DataNode中读取数据块。如果数据块在某个DataNode上

不可用，客户端可以选择从其他副本所在的DataNode读取。

4. 数据组装：客户端将从不同DataNode读取到的数据块按顺序组

装在一起，形成完整的文件。

5. 数据读取完成：当文件读取完成后，客户端可以对数据进行进一

步的处理或分析。

在HDFS的读写过程中，NameNode起到了关键的作用，它负责管理

文件的元数据和整个文件系统的命名空间。DataNode则负责存储和

管理实际的数据块。这种分布式的架构使得HDFS具有高可靠性和可

扩展性，能够处理大规模的数据。

总结：

HDFS的读写过程是一个涉及到多个节点协同工作的复杂过程。在数

据写入过程中，客户端与NameNode和DataNode进行通信，将数据

划分为块并发送给合适的DataNode进行存储。在数据读取过程中，

客户端通过与NameNode和DataNode的通信获取文件块的位置信息，

并从相应的DataNode读取数据块进行组装。通过这种分布式的方式，

HDFS实现了高可靠性和高性能的大规模数据处理。

本文标签： 数据客户端写入过程文件

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