Hadoop HDFS 数据读写流程分析
HDFS的数据模型
在对读写流程进行分析之前，我们需要先对 HDFS 的数据模型有一个简单的了解。
如上图所示，在 NameNode 中有一个唯一的 FSDirectory 类负责维护文件系统的节点关系。文件系统中的每个路径会被抽象为一个 INode 对象。在 FSDirectory 中有一个叫做 rootDir 的 INodeDirectory 类，继承自 INode 类，它代表着整个文件系统的根节点。
常用的 INode 节点有 INodeDirectory, INodeFile, INodeReference 三种。
INodeDirectory 类代表着对目录对象的抽象，在类中有一个 List
对象 children 负责保存当前节点的子节点信息。 INodeFile 类代表着对文件对象的抽象，对于一个大文件， HDFS 可能将其拆分为多个小文件进行存储，在这里的 blocks 对象是一个数据对象，代表着小文件的具体存放位置信息。
INodeReference 类可以理解成 Unix 系统中的硬链接。当文件系统中可能出现多个 path 地址对应同一个 INode 节点时，会构造出 INodeReference 对象。
例如我们对 /abc/foo 构造一个快照 s0, 则 然后将 /abc/foo mv 到另一个路径 /xyz/bar，此时 /xyz/bar 和 /abc/.snapshot/s0/foo 虽然是不同的路径，但是对应着同一个 block 地址。
HDFS的IO操作
当通过客户端 hdfs dfs 命令进行文件 IO 操作时，会根据配置文件中 fs.defaultFS 的配置信息构造出一个 FileSystem 对象。具体的文件操作指令，通过 FileSystem 中对应的接口进行访问。
对于客户端HDFS操作，他的默认 FileSystem 实现类是 DistributedFileSystem, 在 DistribtedFileSystem 中有一个 DFSClient 对象。这个对象使用前一篇文章中介绍的内部 RPC 通信机制，构造了一个 NameNode 的代理对象，负责同 NameNode 间进行 RPC 操作。
HDFS的文件写入流程
以 hadoop fs -put 操作为例:
当接收到 PUT 请求时，尝试在 NameNode 中 create 一个新的 INode 节点，这个节点是根据 create 中发送过去的 src 路径构建出的目标节点,如果发现节点已存在或是节点的 parent 存在且不为 INodeDirectory 则异常中断，否则则返回包含 INode 信息的 HdfsFileStatus 对象。
使用 HdfsFileStatus 构造一个实现了 OutputStream 接口的 DFSOutputStream 类，通过 nio 接口将需要传输的数据写入 DFSOutputStream。
在 DFSOutputStream 中写入的数据被以一定的 size（一般是 64 k）封装成一个 DFSPacket,压入 DataStreamer 的传输队列中。
DataStreamer 是 Client 中负责数据传输的独立线程，当发现队列中有 DFSPacket 时，先通过 namenode.addBlock 从 NameNode 中获取可供传输的 DataNode 信息，然后同指定的 DataNode 进行数据传输。
DataNode 中有一个专门的 DataXceiverServer 负责接收数据，当有数据到来时，就进行对应的 writeBlock 写入操作，同时如果发现还有下游的 DataNode 同样需要接收数据，就通过管道再次将发来的数据转发给下游 DataNode，实现数据的备份，避免通过 Client 一次进行数据发送。
整个操作步骤中的关键步骤有 NameNode::addBlock 以及 DataNode::writeBlock, 接下来会对这两步进行详细分析。
NameNode::addBlock解析
在上面的数据模型中我们看到，对于一个 INodeFile 节点，我们可能会根据其数据大小将其拆分成多个 Block，因此当传输新文件或者文件传输尺寸已经超过 blockSize 的时候，就需要通过 addBlock 获取新的传输地址。
NameNode 中 addBlock 的实现路径在 FSNamesystem::getAdditionalBlock 中，这里先通过 FSDirWriteFileOp::validateAddBlock 判断是否是因为延迟或异常问题导致的无效请求，如果不是，则通过 FSDirWriteFileOp.chooseTargetForNewBlock 选取新 Block 的目标 DataNode，
chooseTargetForNewBlock 的具体算法由 BlockPlacementPolicy 完成，默认情况下会优先选择 client 自身所在机器作为 target，如果自身机器不是 DataNode，则会优先选择和当前机器处于同一机架( rack )中的 DataNode，以提升数据传输效率。
官方放置策略解释：
- The 1st replica is placed on the local machine, otherwise a random datanode.
- The 2nd replica is placed on a datanode that is on a different rack.
- The 3rd replica is placed on a datanode which is on a different node of the rack as the second replica.
确定写入的 DataNode 后，通过 FSDirWriteFileOp::storeAllocatedBlock 构造 Block 对象，并放入 src 对应的 INodeFile 中。
DataNode::writeBlock 解析
DataNode 中的 DataXceiverServer 负责接收从 Client 发送来的数据传输请求。当有新的链接接通时，会构造一个 DataXceiver 线程进行数据接收。
在 DataXceiver::writeBlock 中，如果发现 targets.length > 0，则说明还有下游的 DataNode 需要接收数据传输，这时候会和 Client 一样构造出一个链接到下游 DataNode 的 socket 链接，通过 new Sender(mirrorOut).writeBlock 将数据写入下游。
HDFS的文件读取流程
hadoop fs -get操作：
GET 操作的流程，相对于 PUT 会比较简单，先通过参数中的来源路径从 NameNode 对应 INode 中获取对应的 Block 位置，然后基于返回的 LocatedBlocks 构造出一个 DFSInputStream 对象。在 DFSInputStream 的 read 方法中，根据 LocatedBlocks 找到拥有 Block 的 DataNode 地址，通过 readBlock 从 DataNode 获取字节流。
hadoop fs -mv 操作：
MV 操作只涉及对文件名称或路径的更改，因此他的主要步骤集中在 NameNode 端，Client 端只是通过 RPC 调用 NameNode::rename
从活动图中我们看到，整个 rename 的操作分了两步，第一步是 removeSrc4OldRename，将 src 从 FSDirectory 中移除，第二步是 addSourceToDestination ，将之前移除的 src 的 INode，重新根据 dst 的路径添加到 FSDirectory 中，完成整个重命名流程。
总结
HDFS 中的文件 IO 操作主要是发生在 Client 和 DataNode 中。
NameNode 作为整个文件系统的 Namesystem 负责管理整个文件系统的路径树，当需要新建文件或读取文件时，会从文件树中读取对应的路径节点的 Block 信息，发送回 Client 端。 Client 通过从返回数据中得到的 DataNode 和 Block 信息，直接从 DataNode 中进行数据读取。
整个数据 IO 流程中，NameNode 只负责管理节点和 DataNode 的对应关系，涉及到 IO 操作的行为少，从而将整个文件传输压力从 NameNode 转移到了 DataNode 中。