这篇文章将为大家详细讲解有关Java大数据开发中Hadoop的HDFS内部原理是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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HDFS写数据流程  

1、客户端向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。所以NameNode起到了统一管理的作用。

2、NameNode返回是否可以上传，NameNode知道每一个数据节点的情况。

3、客户端请求第一个块( block)上传到集群上哪几个DataNode服务器上。

4、NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3三个节点。集群在启动的时候NameNode就已经知道DataNode节点了、

5、客户端请求dn1上传数据，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依次逐级应答客户端。

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。

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）。

网络拓扑概念

在数据处理中，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（d1为集群）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。

Range(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0（同一节点上的进程）

Range(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）

Range(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点）

Range(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6（不同数据中心的节点）

注意：

对于n0 n1 n2 ，机架r1是共同祖先
对于机架r1 机架r12 机架r13，集群d1是共同祖先

依次类推......

举例：为什么Range(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6？

副本存储节点选择

第一个副本在集群节点上，随机选一个。

第二个副本和第一个副本位于相同机架上，但节点是随机的。

第三个副本位于不同机架的随机节点上。

HDFS读数据的流程

1、客户端向NameNode请求下载文件，NameNode会通过查询元数据，找到DataNode地址，即文件块所在的地址。

2、挑选一台DataNode服务器，至于选哪一台机器是就近原则，然后随机 ，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输入流，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。

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当前题目：Java大数据开发中Hadoop的HDFS内部原理是什么
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