Hadoop文件读取
1）客户端通过调用FileSystem对象中的open()函数来读取它做需要的数据。FileSystem是HDFS中DistributedFileSystem的一个实例。
2）DistributedFileSystem会通过RPC协议调用NameNode来确定请求文件块所在的位置。
这里需要注意的是，NameNode只会返回所调用文件中开始的几个块而不是全部返回。对于每个返回的块，都包含块所在的DataNode地址。随后，这些返回的DataNode会按照Hadoop定义的集群拓扑结构得出客户端的距离，然后再进行排序。如果客户端本身就是一个DataNode，那么它就从本地读取文件。其次，DistributedFileSystem会向客户端返回一个支持文件定位的输入流对象FSDataInputStream，用于给客户端读取数据。FSDataInputStream包含一个DFSInputStream对象，这个对象用来管理DataNode和NameNode之间的IO。
3）当以上步骤完成时，客户端便会在这个输入流上调用read()函数。
4）DFSInputStream对象中包含文件开始部分数据块所在的DataNode地址，首先它会连接文件第一个块最近的DataNode。随后，在数据流中重复调用read()函数，直到这个块完全读完为止。
5）当第一个块读取完毕时，DFSInputStream会关闭连接，并查找存储下一个数据库距离客户端最近的DataNode。以上这些步骤对于客户端来说都是透明的。
6）客户端按照DFSInputStream打开和DataNode连接返回的数据流的顺序读取该块，它也会调用NameNode来检索下一组块所在的DataNode的位置信息。当完成所有文件的读取时，客户端则会在DFSInputStream中调用close()函数。
那么如果客户端正在读取数据时节点出现故障HDFS会怎么办呢？目前HDFS是这样处理的：如果客户端和所连接的DataNode在读取时出现故障，那么它就会去尝试连接存储这个块的下一个最近的DataNode，同时它会记录这个节点的故障，以免后面再次连接该节点。客户端还会验证从DataNode传送过来的数据校验和。如果发现一个损坏块，那么客户端将再尝试从别的DataNode读取数据块，向NameNode报告这个信息，NameNode也会更新保存的文件信息。
这里关注的一个设计要点是，客户端通过NameNode引导获取最合适的DataNode地址，然后直接连接DataNode读取数据。这样设计的好处在于，可以使HDFS扩展到更大规模的客户端并行处理，这是因为数据的流动是在所有DataNode之间分散进行的；同时NameNode的压力也变小了，使得NameNode只用提供请求块所在的位置信息就可以了，而不用通过它提供数据，这样就避免了NameNode随着客户端数量的增长而成为系统瓶颈。
Hadoop文件写入
Highlight：DataNode中的副本是异步完成的
1）客户端通过调用DistributedFileSystem对象中的create()函数创建一个文件。DistributedFileSystem通过RPC调用在NameNode的文件系统命名空间中创建一个新文件，此时还没有相关的DataNode与之相关。
2）NameNode会通过多种验证保证新的文件不存在文件系统中，并且确保请求客户端拥有创建文件的权限。当所有验证通过时，NameNode会创建一个新文件的记录，如果创建失败，则抛出一个IOException异常；如果成功，则DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream给客户端用来写入数据。这里FSDataOutputStream和读取数据时的FSDataOutputStream一样都包含一个数据流对象DFSOutputStream，客户端将使用它来处理和DataNode及NameNode之间的通信。
3）当客户端写入数据时，DFSOutputStream会将文件分割成包，然后放入一个内部队列，我们称为“数据队列”。DataStreamer会将这些小的文件包放入数据流中，DataStreamer的作用是请求NameNode为新的文件包分配合适的DataNode存放副本。返回的DataNode列表形成一个“管道”，假设这里的副本数是3，那么这个管道中就会有3个DataNode。DataStreamer将文件包以流的方式传送给队列中的第一个DataNode。第一个DataNode会存储这个包，然后将它推送到第二个DataNode中，随后照这样进行，直到管道中的最后一个DataNode。
4）DFSOutputStream同时也会保存一个包的内部队列，用来等待管道中的DataNode返回确认信息，这个队列被称为确认队列（ask queue）。只有当所有的管道中的DataNode都返回了写入成功的信息文件包，才会从确认队列中删除。
当然HDFS会考虑写入失败的情况，当数据写入节点失败时，HDFS会作出以下反应.首先管道会被关闭，任何在确认通知队列中的文件包都会被添加到数据队列的前端，这样管道中失败的DataNode都不会丢失数据。当前存放于正常工作DataNode之上的文件块会被赋予一个新的身份，并且和NameNode进行关联，这样，如果失败的DataNode过段时间从故障中恢复过来，其中的部分数据块就会被删除。然后管道会把失败的DataNode删除，文件会继续被写到管道中的另外两个DataNode中。最后NameNode会注意到现在的文件块副本数没有到达配置属性要求，会在另外的DataNode上重新安排创建一个副本。随后的文件会正常执行写入操作。
当然，在文件块写入期间，多个DataNode同时出现故障的可能性存在，但是很小。只要dfs.replication.min的属性值（默认为1）成功写入，这个文件块就会被异步复制到其他DataNode中，直到满足dfs.replictaion属性值（默认值为3）。
客户端成功完成数据写入的操作后，就会调用close()函数关闭数据流。这步操作会在连接NameNode确认文件写入完全之前将所有剩下的文件包放入DataNode管道，等待通知确认信息。NameNode会知道哪些块组成一个文件（通过DataStreamer获得块的位置信息），这样NameNode只要在返回成功标志前等待块被最小量（dfs.replication.min）复制即可。
参考文献：
《Hadoop实战》第9章 HDFS详解