HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写流程涉及客户端、NameNode和DataNode三个主要组件。以下是HDFS的读写流程的详细步骤：
写流程
客户端请求
客户端首先向NameNode请求写入数据的权限。
块生成
NameNode分配一个或多个DataNode来存储数据块，并返回给客户端。
数据传输
客户端将数据写入第一个DataNode，DataNode负责将数据块复制到其他DataNode，形成冗余存储。
确认写入
每个DataNode在接收到数据后会向客户端返回确认，直到所有副本都被确认写入后，客户端才会完成写入操作。
读流程
客户端请求
客户端需要读取文件时，首先与NameNode进行通信，获取文件的元数据，包括文件的块位置。
直接与DataNode交互
客户端根据NameNode提供的信息，直接与DataNode进行通信，获取数据块。客户端可以并行从多个DataNode中读取数据，以提高效率。
数据传输
数据块通过TCP协议传输给客户端，客户端将这些块合并成完整的文件。
具体步骤
写流程详细步骤
客户端启动
客户端启动distributed FileSystem向namenode发送写数据请求。
权限检查
namenode向distributed FileSystem响应是否可以写。
请求数据块
distributed FileSystem向namenode请求发送block。
分配DataNode
namenode向distributed FileSystem发送存储该Block副本的DataNode地址。
建立pipeline
FileDataOutputStream向最近距离的DataNode请求发送block的传输通道，同时其他DataNode之间也建立传输通道。
数据传输
DataNode之间通过pipeline传输数据，确保数据可靠性和高吞吐量。
确认写入
每个DataNode在接收到数据后会向客户端返回确认，直到所有副本都被确认写入后，客户端完成写入操作。
读流程详细步骤
打开文件
客户端通过调用FileSystem对象的open（）方法打开希望读取的文件。
获取元数据
DistributedFileSystem实例通过调用RPC接口ClientProtocol.getBlockLocations（）方法向NameNode获取文件起始块的位置。
建立数据连接
DFSInputStream对象通过调用DataNode的RPC接口获取数据块。
数据传输
数据块通过DataNode之间的pipeline传输到客户端，客户端以数据包（packet）为单位接收数据。
数据合并
客户端将接收到的数据包合并成完整的文件。
总结
HDFS的读写流程通过客户端、NameNode和DataNode之间的协同工作，实现了高效的数据存储和访问。写流程中，数据块通过pipeline在DataNode之间传输并复制，确保数据的冗余和可靠性。读流程中，客户端通过NameNode获取数据块位置，然后直接从DataNode读取数据，提高了读取效率。
