剖析文件写入
1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2）namenode返回是否可以上传。
3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
5）客户端请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成
6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端
7）客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存.缓存再放到dn里），以packet为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
8）当一个block传输完成之后，客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器。（重复执行3-7步）
写数据过程中，涉及节点之间的传输和存储。传输涉及到性能，主要依赖于距离；存储涉及到节点的选择。下面就来看看这两个方面
距离计算
在本地网络中，两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思？在海量数据处理中，其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。下图机架可以理解为不同的路由器
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0（同一节点上的进程）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）
Distance(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点；n1-机架1-集群d1+n2-机架3+集群d1=4）
Distance(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6（不同数据中心的节点）
机架感知
即副本节点选择
假设要求有三个副本，而集群中有四个节点，三个副本的位置在哪?
- 1.官方地址参考：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication - 2.低版本Hadoop副本节点选择
第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本和第一个副本位于不相同机架的随机节点上。
第三个副本和第二个副本位于相同机架，节点随机。
- 3.Hadoop2.7.2副本节点选择
第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。
第三个副本位于不同机架，随机节点。
当然，也可以自定义机架感知