在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，文件的读写操作是整个系统的核心功能。本文将详细解析HDFS的读取和写入过程，基于标题"《Hadoop学习总结之二：HDFS读写过程解析》"和描述中提到的代码分析。
1. **文件的打开**
当客户端想要打开一个HDFS文件时，它会调用`DistributedFileSystem.open`方法，传入文件路径和缓冲区大小。这个方法实际上会创建一个`DFSDataInputStream`，内部调用了`DFSClient`的`open`函数。`DFSClient.open`会通过RPC（远程过程调用）向NameNode请求文件块信息。
- **NameNode的角色**：
NameNode在HDFS中扮演元数据管理者的角色，它维护着文件系统的名称空间（namespace）和文件块映射信息。当`DFSClient`调用`NameNode.getBlockLocations`时，NameNode返回一个`LocatedBlocks`对象，包含了文件的所有块信息，包括每个块的`Block`对象，块在文件中的偏移量以及存储这些块的`DataNode`列表。
2. **NameNode的处理**
`NameNode.getBlockLocations`首先通过`FSNamesystem`获取文件块信息。`FSNamesystem`维护了一个`FSDirectory`对象，后者包含`FSImage`和`EditLog`，分别用于持久化文件系统的元数据到硬盘上的fsimage和edit文件。`FSDirectory`还包含一个`INodeDirectoryWithQuota`对象，用于管理目录的配额信息。
- **INodeDirectory结构**：
`INodeDirectory`是一个抽象的文件系统目录节点，包含一个`INode`链表，每个`INode`可以表示文件或子目录。`INodeDirectoryWithQuota`是具有配额限制的目录节点，继承自`INodeDirectory`。
3. **DFSInputStream的初始化**
在`DFSClient`中，`DFSInputStream`被创建，调用`openInfo`方法从`LocatedBlocks`获取文件块的位置信息。这允许客户端知道文件的各个部分存储在哪些`DataNode`上。
4. **文件读取**
- **本地缓存和数据读取**：
一旦客户端知道文件块的位置，它会选择离自己最近的`DataNode`进行数据读取。如果文件的一部分已经在本地缓存中，那么客户端可以直接使用缓存，提高读取速度。
- **数据流处理**：
`DFSDataInputStream`使用`DFSInputStream`来读取数据流，它会逐个从`LocatedBlock`的`DatanodeInfo[] locs`中选择`DataNode`进行数据读取，并且根据网络状况和数据读取速度动态调整读取策略。
5. **文件写入**
- **客户端提交**：
当客户端写入文件时，它会先写入本地缓冲区，然后定期或达到一定大小后，将数据块发送到`DataNode`。
- **NameNode协调**：
客户端通过`DFSClient`与`NameNode`交互，确定文件块的分配和存储位置。`NameNode`会确保文件块的复制数符合HDFS的副本策略。
- **数据复制**：
数据块会被写入多个`DataNode`，确保数据的冗余和可用性。`DataNode`之间通过心跳机制检查彼此的状态，并在必要时复制数据块。
6. **故障恢复和数据完整性**
如果在读写过程中遇到`DataNode`故障，`DFSInputStream`和`DFSClient`会自动检测并重试其他副本。同时，HDFS支持校验和来确保数据完整性，防止在传输过程中出现错误。
总结来说，HDFS的读写流程涉及客户端、NameNode和DataNode之间的复杂交互，包括元数据查询、数据流的处理、故障恢复和数据冗余策略。理解这一过程对于优化Hadoop应用性能和确保数据可靠性至关重要。
bandwer2012-09-26读写是HDFS的关键部分，能抽出这部分来进行讲述真是非常好啊！
