Hadoop: HDFS数据流分析_基于hdfs的数据分析-优快云博客

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本文深入解析Hadoop的HDFS数据流机制，包括NameNode和DataNode的角色，以及文件读取和写入的过程。NameNode管理文件系统命名空间，DataNode存储数据块。在读取时，客户端通过NameNode获取数据块位置，直接从DataNode读取数据。在写入时，数据通过DataNode管线复制，确保副本安全性。

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简介

本文主要介绍客户端及与之交互的HDFS、NameNode和DataNode之间的数据流的工作机制。

NameNode和DataNode介绍

在了解数据流工作机制之前，我们先来了解一下NameNode和DataNode。

HDFS集群有两类节点以管理者-工作者模式运行，即一个NameNode和多个DataNode。NameNode管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文件和编辑日志文件。NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但它并不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时由数据节点重建。
DataNode是文件系统的工作节点。它们根据需要存储并检索数据块(受客户端或NameNode调度)，并且定期向NameNode发送它们所存储的块的列表。
客户端(client)代表用户通过与NnameNode和DataNode交互来访问整个文件系统。客户端提供一个类似于POSIX的文件系统接口，因此用户在编程时无需知道NameNode和DataNode也可以实现其功能。

剖析文件读取

下面的例子是将HDFS文件系统中的文本输出到标准输出上。

// cc FileSystemCat Displays files from a Hadoop filesystem on standard output by using the FileSystem directly
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

// vv FileSyst