DataNode，机架感知，写入写出数据，数据一致性，入门级指令

DataNode作用

1、执行数据的读写（响应的是客户端）
2、周期性向NameNode做汇报（数据块的信息、校验和）
若datanode 10分钟没有向NameNode做汇报，表示已丢失（已宕机）
心跳周期 3秒 3、执行流水线的复制（一点一点复制）

机架感知

实际上需要工程师收到创建一个脚本（python sh ）,脚本中记录主机IP和交换机的对应关系。
配置的位置是core-site.xml 最终添加如下配置
topology.script.file.name
/home/bigdata/apps/hadoop/etc/hadoop/RackAware.py

RPC 指的是 远程过程调用。是集群中多个组件、多个模块进行数据通信的一种方式。

HDFS数据写入流程（重点）

1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否
存在，返回是否可以上传；
2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；
3、 NameNode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，返回可用的DataNode的地址如：
A，B，C； 4、 client请求3台DataNode中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用
B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，后逐级返回client； 5、 client开始往A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（默认64K），A
收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
6、 数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应
答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack发送给client;
7、关闭写入流。
8、 当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。

HDFS数据读取流程（重点）

1、客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。
2、 Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；
3、 NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode 都会返回含有该 block
副本的 DataNode 地址； 这些返回的 DN 地址，会按照集群拓扑结构得出 DataNode 与客户端的距离，然后进行排
序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的 DN 状态为 STALE，这样的排
靠后；
4、 Client 选取排序靠前的 DataNode 来读取 block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据(短
路读取特性)； 5、 底层上本质是建立 Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类 DataInputStream 的 read 方法，
直到这个块上的数据读取完毕；
6、并行读取，若失败重新读取
7、 当读完列表的 block 后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的 block 列表；
8、返回后续block列表
9、 最终关闭读流，并将读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件。

HDFS数据完整性

数据在写入之后进行校验和的计算，DataNode周期性进行校验和计算，将计算结果与第一次的结果进行对比。
若相同表示无数据丢失，若不相同表示数据有丢失，丢失进行数据恢复。
数据读取之前对数据进行校验，与第一次的结果进行对比。若相同表示数据没有丢失，可以读取。若不相同表示数据
有所丢失。到其他副本读取。

HDFS适用场景：

一次写入，多次读出的场景。支持数据在文件尾追加。不支持在文件中间追加或修改。