大数据教程（7.1）客户端向HDFS写数据流程分析

           上一章为你们分享了hadoop入门的基础知识，本章博主将带领你们一块儿升入了解hadoop的HDFS底层原理以及hadoop内部rpc框架的原理和使用。

    1、本节目的

           HDFS工做机制的学习主要是为了加深你们对这个分布式文件系统的了解，以及加强遇到各类问题时的应对能力，而且让你们再学习完后能有必定的集群运维能力。

    2、概述

           1.普通的HDFS集群主要分为两大角色：NameNode（包含Secondary Namenode）、DataNode。

           2.NameNode：负责管理整个文件系统的元数据，如：文件名，文件位置，文件大小，所在主机地址等等。

           3.DataNode：负责管理用户的文件数据块(大文件上传到HDFS集群后，会被切分红块放在不一样的DataNode上，对外提供统一的视图、访问)。

           4.文件会按照固定的大小（blocksize，默认为128m）切成若干块分布式存储在如干台datanode节点上。

           5.每一个文件块能够有多个副本（可配置，默认大小为3个），并存放在不一样的datanode上

           6.Datanode会按期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量

           7.HDFS的内部工做机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是经过向namenode申请来进行

    3、客户端向HDFS写数据流程分析

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