共计 1661 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
HDFS 文件读取流程
Client 端调用 DistributedFileSystem 对象的 open() 方法。
由 DistributedFileSystem 通过 RPC 向 NameNode 请求返回文件的 Block 块所在的 DataNode 的地址。（我们知道 HDFS 默认策略对某个 Block 会保存三份副本到不同的 DataNode，那么 NameNode 应该返回那个 DataNode？答案是根据 DataNode 到 Client 端的距离。假设请求的 Block 块刚好就落在 Client 端所在机器上，即 Client 端本身也是 DataNode，那么毫无疑问 DataNode 将会返回 Client 端所在机器地址。这也验证了 Hadoop 的一个设计特性，移动计算而不是移动数据，极大了减小了带宽。）
Client 端调用 FSDataInputStream 对象的 read() 方法，通过 FSDataInputStream 向 DataNode 获取 Block 数据。之后数据流源源不断地从 DataNode 返回至 Client。当最后一个 Block 返回至 Client 端后，DFSInputStream 会关闭与 DataNode 连接。上述过程对 Client 端都是透明的，从 Client 来看，它只是在不停的读取数据流。
如果 DFSInputStream 在读取的过程中发生了错误，将会尝试与存有该 Block 副本且距离最近的 DataNode 通信。同时，它会记录下出问题的 DataNode，在之后的数据请求过程中不再与之通信。并报告给 NameNode。DFSInputStream 具备检查数据校验和的功能。
HDFS 文件写入流程
Client 写入文件时，调用 DistributedFileSystem 对象的 create() 方法。
DistributedFileSystem 通过 RPC 请求 NameNode 向其 NameSpace 写入文件元数据信息。NameNode 会做多种检查，如判断文件是否存在，是否有相应的写权限等等。如果检查通过，NameNode 会将文件元数据写入 NameSpace。DistributedFileSystem 将会返回 FSDataOutputStream 用于 Client 端直接向 DataNode 写入数据。
DFSOutputStream 将 Client 要写入的数据分割成 Packets。Packets 会被保存到 Data Queue 队列中，并由 DataStreamer 消费处理。DataStreamer 请求 NameNode 分配 DataNode 列表，将 Packets 写入到 DataNode 中。假设放置副本的默认策略是 3，那么 NameNode 将返回 3 个 DataNode，并串联起来组成一条 Pipeline。DataStreamer 将 Packets 写入到第一个 DataNode1，DataNode1 存储完后直接转发至 DataNode2，DataNode2 存储完后再直接转发至 DataNode3。（注意，这里直接是 DataNode1 直接将 Packet 转发至 DataNode2。）
DFSOutputStream 为了防止出问题时数据的丢失，维持了一个等待 DataNode 成功写入的 ACK Queue。只有当 Packet 被成功写入 Pipeline 中的每个 DataNode 时，此 Packet 才会从 ACK Queue 中移除。
在 Pipeline 写入的过程中，如果某个 DataNode 出现问题，Pipeline 首先将会被关闭，随后在 ACK Queue 中的 Packets 会被添加到 Data Queue 的最前面，用来防止位于问题节点下游的 DataNode 写入时的数据丢失。出问题的 DataNode 会被从 Pipeline 中移除。NameNode 会重新分配一个健康的 DataNode 构成新的 Pipeline。
当 Client 端写完数据，调用 DFSOutputStream 对象的 close() 方法。该操作将会将所有剩余的 Packets 刷写到 DataNode Pipeline 并等待返回确认，之后向 NameNode 发送文件写入完成信号。