读数据流程

1. 客户端向NameNode请求文件的位置：客户端想要访问一个文件时，会向NameNode发送一个请求，要求获取该文件在HDFS上的位置信息。

2. NameNode将位置信息返回给客户端：NameNode接收到客户端的请求后，会返回该文件所在的DataNode节点的IP地址和块ID等信息。

3. 客户端连接DataNode获取数据：客户端根据NameNode返回的信息，连接包含所需数据块的DataNode并请求读取数据。

4. DataNode返回数据给客户端：DataNode收到客户端的读取请求，从本地磁盘读取相应的数据块，并将其返回给客户端。

5. 客户端合并数据：如果所请求的数据块不止一个，客户端可以根据需要将多个数据块的数据合并成一个完整的文件。

6. 客户端关闭文件：当客户端完成对文件的访问后，它会通知HDFS以便释放相关资源。

hdfs在读取文件时，其中一个block坏掉了怎么办？

当 HDFS 读取数据时遇到了一个损坏的 block，处理这种情况的方法如下：

1. HDFS 自动处理

如果 HDFS 发现某个 block 损坏了，它会自动尝试从其他的副本中读取相同的数据。HDFS 的默认行为是在损坏副本的基础上创建新的副本，以保证数据块数量达到预期。

2. 人工处理

如果 HDFS 自动处理不能满足需求，可以手动处理。 首先需要确定到底哪个 block 已经损坏。可以使用以下方式：

• 可以通过 Hadoop 自带的 checksum 功能计算每个 block 的校验和，并与存储在 NameNode 上的校验和进行比较。 如果两个校验和不匹配，那么就意味着文件的该 block 已经损坏了。
• 还可以通过 DFS Health Reporter 和 DataNode Logs 来获取更多有关坏掉 block 的信息。

一旦知道了哪个 block 损坏了，我们需要采取适当的措施来纠正这个问题，例如：

• 如果只有一个副本损坏了，在修复或替换该副本之前，应将其删除以确保读取数据时不会遇到任何错误。
• 如果多个副本坏掉了，需要从备份中恢复该 block。
• 如果不能从备份中恢复块，则需要采取其他措施，例如手动创建一些数据来替换该 block，或使用分散存储系统（如 RAID）来保护数据的完整性。

总之，在处理 HDFS 中损坏的 block 时，应先让系统尝试自动修正问题。 如果自动修复无法成功，则必须手动修复问题以确保 HDFS 文件系统的正常

写数据流程

1. 客户端向NameNode请求将数据写入HDFS。
2. NameNode检查目标文件是否存在，如果不存在，则创建一个新文件。
3. 分配一组数据节点给该文件，并确定每个数据节点将负责存储哪些块。
4. 地址返回给客户端。
5. 客户端选择其中一个数据节点作为首选写入节点，并向其发送写入请求。
6. 数据节点接收到写入请求后，将数据缓存在本地磁盘中，并确认客户端已经有相应的权限进行写入操作。
7. 当数据量达到一定大小后，数据节点按照预设的块大小划分成多个块，每个块存储在一个DataNode上。
8. 数据节点向客户端发送确认消息，表示可以开始向DataNode写入数据。
9. 客户端从文件中读取数据并发送至首选写入节点。
10. 写入节点将数据写入本地磁盘缓存，并向副本节点通知需要进行数据复制的指令。
11. 副本节点复制数据到本地磁盘缓存，并将确认写入节点：数据块已成功复制。
12. 所有数据块都已被写入数据节点，写入过程全部完成。
13. 客户端接受写入确认消息并结束本次写入操作。

HDFS在写数据的时候，如果其中一个DataNode突然挂掉了怎么办？

在HDFS写数据时，如果其中一个DataNode突然挂掉了，HDFS会自动检测到该节点不可用并尝试将数据复制到其他可用的DataNode上。这是由于HDFS中每个块都会被副本到多个节点上，通常默认情况下是三个副本。因此，在数据写入期间，如果其中一个DataNode发生故障，HDFS可以从其他 DataNode 取得副本数据进行恢复。

具体来说，HDFS有一个名为“replication factor”的概念，它显示了要在网络中存储特定块数据的副本数。当我们在HDFS写入数据时，数据会被分成固定大小的块并在不同的DataNode上进行复制。默认情况下，副本数是3，但是您也可以根据需要进行更改。

当DataNode节点出现问题时，HDFS会根据复制因子查找另外两个节点上的数据副本，以保证数据的完整性。在后续操作中，HDFS将停止向故障节点传输块数据，直到其恢复正常运行。

因此，即便在写入数据时有某些异常状况，最终HDFS也会确保数据安全地持久化到集群中去。