大數據教程（7.1）客戶端向HDFS寫數據流程分析

           上一章爲你們分享了hadoop入門的基礎知識，本章博主將帶領你們一塊兒升入瞭解hadoop的HDFS底層原理以及hadoop內部rpc框架的原理和使用。

    1、本節目的

           HDFS工做機制的學習主要是爲了加深你們對這個分佈式文件系統的瞭解，以及加強遇到各類問題時的應對能力，而且讓你們再學習完後能有必定的集羣運維能力。

    2、概述

           1.普通的HDFS集羣主要分爲兩大角色：NameNode（包含Secondary Namenode）、DataNode。

           2.NameNode：負責管理整個文件系統的元數據，如：文件名，文件位置，文件大小，所在主機地址等等。

           3.DataNode：負責管理用戶的文件數據塊(大文件上傳到HDFS集羣后，會被切分紅塊放在不一樣的DataNode上，對外提供統一的視圖、訪問)。

           4.文件會按照固定的大小（blocksize，默認爲128m）切成若干塊分佈式存儲在如干臺datanode節點上。

           5.每一個文件塊能夠有多個副本（可配置，默認大小爲3個），並存放在不一樣的datanode上

           6.Datanode會按期向Namenode彙報自身所保存的文件block信息，而namenode則會負責保持文件的副本數量

           7.HDFS的內部工做機制對客戶端保持透明，客戶端請求訪問HDFS都是經過向namenode申請來進行

    3、客戶端向HDFS寫數據流程分析

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