四 HDFS的数据流
4.1 HDFS写数据流程
4.1.1 剖析文件写入
1）客户端通过Distributed FileSystem模块向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。（存在覆盖，不存在创建）
2）namenode返回是否可以上传。
3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。（根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配）
5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据（建立RPC请求），dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。-应答成功，开始传输数据
7）客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet（默认 64K）为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
128M他并不是一次性写入dn1，而是分包的形式，dn1接收到一个包，然后保存在自己所在服务器的本地缓存中。然后再写入自己磁盘（7_blk_1）的同时，传输给dn2，以此类推。直到传输完整个128M。第一块传输完毕。
8）当一个block传输完成之后，客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器。（重复执行3-7步）。
4.1.2 网络拓扑概念
在本地网络中，两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思？在海量数据处理中，其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0（同一节点上的进程）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点）
Distance(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6（不同数据中心的节点）
大家算一算每两个节点之间的距离。
4.1.3 机架感知（副本节点选择）
一份数据如果存在三个副本，那么副本存放服务器的选择，应该采取怎么样的策略
1）官方ip地址：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html
2）低版本Hadoop副本节点选择
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不相同机架的随机节点上。
第三个副本和第二个副本位于相同机架，节点随机。
3）Hadoop2.7.2副本节点选择
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。
为什么第一个副本选择在客户端所在的节点，因为这样client**请求数据的时候，可以做到更快的响应，优先读取当前节点副本信息（设计网络拓扑概念），距离客户端越近的节点，数据传输速率越快**
4.2 HDFS读数据流程
1）客户端通过Distributed FileSystem向namenode请求下载文件，namenode通过查询元数据，找到文件块所在的datanode地址。
2）挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3）datanode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）。
4）客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
4.3 一致性模型
1）debug调试如下代码
@Test public void writeFile() throws Exception{ // 1 创建配置信息对象 Configuration configuration = new Configuration(); fs = FileSystem.get(configuration); // 2 创建文件输出流 Path path = new Path(“hdfs://hadoop102:9000/user/atguigu/hello.txt”); FSDataOutputStream fos = fs.create(path); // 3 写数据 fos.write(“hello”.getBytes()); // 4 一致性刷新 fos.hflush(); fos.close(); }
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2）总结
写入数据时，如果希望数据被其他client立即可见，调用如下方法
FsDataOutputStream. hflush (); //清理客户端缓冲区数据，被其他client立即可见
因为传统的流操作，只有在关闭流的时候，才会去执行flush**操作，那么可能在关闭流之前发生错误，导致数据没有存储到对应的节点。为了避免这种问题，可以手动显式的执行flush**写入磁盘操作。（IOUtils. copyBytes 内部已经实现刷新机制，不需要手动刷新）
