在Hadoop 2中，文件读写是分布式存储系统的核心操作。本文档将详细解析Hadoop 2如何处理文件的创建、数据写入以及关闭文件的过程。以下是对这一原理的深入探讨。
我们来看一下文件写入的流程：
1. **文件创建**：客户端通过调用DistributedFileSystem的`create()`方法来创建新文件（步骤1，见图3-4）。这个调用会向NameNode发起远程过程调用（RPC），请求在文件系统的命名空间中创建一个新文件，但此时文件还没有关联任何数据块。NameNode会检查文件是否已存在，以及客户端是否有权限创建文件。如果检查通过，NameNode会记录新文件的信息；否则，创建失败，客户端会收到IOException。DistributedFileSystem返回一个FSDataOutputStream，客户端可以通过它开始写入数据。
2. **数据写入**：当客户端写入数据时（步骤3），FSDataOutputStream会将数据分割成数据包，并将它们放入内部队列——数据队列。数据队列由DataStreamer消费，DataStreamer负责向NameNode请求分配新的数据块，选择一组合适的DataNode来存储副本。这些DataNode形成一个管道，假设副本因子为3，那么管道中有三个节点。DataStreamer将数据包流式传输到管道中的第一个DataNode，该节点存储每个数据包并将其转发给下一个DataNode（步骤4）。
3. **数据复制与确认**：DFSOutputStream还有一个等待DataNode确认的内部队列，称为确认队列。只有当数据包被管道中的所有DataNode确认后，才会从确认队列中移除（步骤5）。
4. **容错处理**：如果在数据写入过程中某个DataNode发生故障，Hadoop的容错机制会自动处理。客户端对此是透明的，即不会感知到这个问题。DataStreamer会检测到DataNode的失败，然后停止向该节点发送数据，并从NameNode获取新的DataNode来替换故障节点，继续完成数据复制。
在文件读取的过程中，也有类似的机制。当客户端请求读取文件时，它会从NameNode获取文件的元数据，包括数据块的位置信息。然后，客户端会与最近或可用的DataNode建立连接，开始顺序读取数据包。DataNode会缓存热点数据，以提高读取效率。如果需要，DataNode之间会进行数据交换，以满足客户端的读取需求。
总结来说，Hadoop 2的文件读写机制依赖于NameNode的元数据管理、DataNode的数据存储以及高效的容错策略。通过数据分片、数据复制和确认机制，Hadoop确保了数据的安全性和高可用性。同时，其设计允许客户端以分布式、流式的方式处理大数据，从而实现大规模数据处理的高效能。
