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Hadoop入门学习笔记（汇总）

三、使用HDFS文件系统

3.1. 使用命令操作HDFS文件系统

3.1.1. HDFS文件系统基本信息

• HDFS和Linux系统一样，均是以/作为根目录的组织形式；
• 如何区分HDFS和Linux文件系统：
  • Linux文件系统以file://作为协议头，HDFS文件系统以hdfs://namenode:port作为协议头；
  • 例如，有路径/usr/local/hello.txt，在Linux文件系统中表示为file:///usr/local/hello.txt，在HDFS文件系统中表示为hdfs://node1:8020/usr/local/hello.txt；
  • 但一般情况下，协议头是可以省略的，使用Linux命令时，会自动识别为file://协议头，使用HDFS命令时，会自动识别为hdfs://namenode:port协议头；
  • 但如果需要再使用HDFS命令操作Linux文件时，需要明确使用file://协议头。

3.1.2. HDFS文件系统的2套命令体系

老版本
用法：hadoop fs [generic options]

新版本
用法：hdfs dfs [generic options]

两套命令用法完全一致，效果完全一样，但某些特殊命令需要选择hadoop或hdfs命令。

3.1.3. 创建文件夹

用法：
hadoop fs -mkdir [-p] <path> ...
hdfs dfs -mkdir [-p] <path> ...
path为待创建的目录
-p 选项意思与Linux的mkdir -p一样，自动逐层创建对应的目录。
例如：
hadoop fs -mkdir -p file:///home/hadoop/test 在Linux系统下创建/home/hadoop/test文件夹；
hadoop fs -mkdir -p hdfs://node1:8020/itheima/bigdata 在HDFS中创建/itheima/bigdata文件夹；
hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/itcast 在HDFS中创建/home/hadoop/itcast文件夹；

3.1.4. 查看指定目录下的内容

用法：
hadoop fs -ls [-h] [-R] [<path> ...]
hdfs dfs -ls [-h] [-R] [<path> ...]
path为指定的目录路径
-h 人性化显示size
-R 递归查看指定目录及其子目录。
例如：
hdfs dfs -ls / 查看HDFS 根目录下的内容
hadoop fs -ls / 查看HDFS 根目录下的内容，与上面等效
hdfs dfs -ls -R / 递归查看HDFS根目录下的内容
hdfs dfs -ls file:/// 查看当前这台Linux机器根目录下的内容
hdfs dfs -ls -h / 查看HDFS根目录下的内容，当文件大小大于1k之后，其大小会有单位，便于人的阅读；

3.1.5. 上传文件到HDFS指定目录下

用法：
hadoop fs -put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>
hdfs dfs -put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>
-f 当目标文件已存在时，覆盖目标文件
-p 保留访问和修改时间，所有权和权限
localsrc 要上传的本地（Linux系统）文件的路径
dst 要保存在HDFS中的具体路径。
例如：
hadoop fs -put file:///home/hadoop/test.txt hdfs://node1:8020/ 将本地/home/hadoop/下的test.txt文件上传到HDFS的根目录下的完整写法；
hdfs dfs -put test2.txt / 将本地当前目录下的test2.txt文件上传到HDFS的根目录下；
hdfs dfs -put -f test2.txt / 将本地目录下的test2.txt文件上传到HDFS的根目录下，并强制覆盖原有的test2.txt文件；

3.1.6. 查看HDFS中文件的内容

用法：
hadoop fs -cat <src> ...
hdfs dfs -cat <src> ...
读取大文件时，可以使用管道符配合more
hadoop fs -cat <src> | more
hdfs dfs -cat <src> | more
例如：
hadoop fs -cat /test.txt 查看HDFS根目录下test.txt文件的内容
hdfs dfs -cat /test2.txt | more 查看HDFS根目录下的test2.txt文件的内容，可以翻页，适用于查看大文件

3.1.7. 从HDFS下载文件到本地

用法：
hadoop fs -get [-f] [-p] <src> ... <localdst>
hdfs dfs -get [-f] [-p] <src> ... <localdst>
-f 当目标文件已存在时，覆盖目标文件
-p 保留访问和修改时间，所有权和权限
src 要下载的HDFS文件路径
localdst 要保存在本地Linux系统中的路径。
例如：
hadoop fs -get /test.txt . 将HDFS根目录下的test.txt文件下载到本地Linux系统的当前目录下；
hadoop fs -get -f /test.txt . 将HDFS根目录下的test.txt文件下载到本地Linux系统的当前目录下，若本地已存在test.txt，则强制覆盖；
hdfs dfs -get /test2.txt . 将HDFS根目录下的test2.txt文件下载到本地的当前目录下；

3.1.8. 复制HDFS文件（在HDFS系统内复制）

用法：
hadoop fs -cp [-f] <src> ... <dst>
hdfs dfs -cp [-f] <src> ... <dst>
-f 若目标文件存在，则强制覆盖目标文件
src HDFS文件系统中被复制的文件路径
dst 要复制到的HDFS文件系统目标路径
例如：
hadoop fs -cp /test.txt /home/ 将HDFS根目录下的test.txt文件复制到HDFS文件系统/home/目录下
hadoop fs -cp /test.txt /home/abc.txt 将HDFS根目录下的test.txt文件复制到HDFS文件系统/home/目录下，并将其改名为abc.txt

3.1.9. 追加数据到HDFS文件中

用法：
hadoop fs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
hdfs dfs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
localsrc Linux系统的本地文件路径，要追加的内容放在这个文件里
dst HDFS文件系统中被追加的文件，如果文件不存在则创建该文件
在HDFS系统中想要修改文件，仅有两种方式：删除 或 追加
例如：
hadoop fs -appendToFile append.txt /test.txt 将Linux本地当前目录下的append.txt文件中的内容追加到HDFS系统根目录下test.txt文件中去

3.1.10. 移动或重命名HDFS文件（在HDFS系统内移动）

用法：
hadoop fs -mv <src> ... <dst>
hdfs dfs -mv <src> ... <dst>
src HDFS文件系统中的源文件
dst HDFS文件系统中的目标位置
例如：
hadoop fs -mv /test.txt /itheima 将HDFS系统根目录下的test.txt文件移动到HDFS系统/itheima/目录里
hdfs dfs -mv /test2.txt /itheima/abc.txt 将HDFS系统根目录下的test2.txt文件移动到HDFS系统/itheima/目录里，并将其改名为abc.txt

3.1.11. 删除HDFS文件

用法：
hadoop fs -rm [-r] [-skipTrash] URI [URI ...]
hdfs dfs -rm [-r] [-skipTrash] URI [URI ...]
-r 删除文件夹时需要此参数，删除文件时不用
-skipTrash 跳过回收站，直接删除（彻底删除）
回收站功能默认是关闭的，如果需要开启，需要修改core-site.xml配置文件。
例如：
hadoop fs -rm -r /home 删除HDFS系统中的/home文件夹
hdfs dfs -rm /itheima/test.txt 删除HDFS系统中/itheima目录下的test.txt文件

配置开启Hadoop的回收站
修改core-site.xml配置文件vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml：

<property><!--回收站保留的时间，1440的单位是分钟，代表着1天，超过这个时间之后，删除的文件就彻底删除了--><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value>
</property><property><!--指垃圾回收的检查间隔，应该是小于或者等于fs.trash.interval，120分钟即每2小时检查一次，检查时发现如果有文件的删除时间大于上面的1440，就从回收站里面删掉，也就是彻底删除了--><name>fs.trash.checkpoint.interval</name><value>120</value>
</property>

无需重启集群，在哪个机器配置的，在哪个机器执行命令就生效。即如果只是在node1节点配置了，那只有在node1节点执行删除命令才有用，在其他节点执行是没用的！！！
回收站默认位置在：/user/用户名(hadoop)/.Trash

删除HDFS系统内的文件hadoop fs -rm /itheima/abc.txt会看到有如下提示

[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -rm  /itheima/abc.txt
2023-12-02 14:58:06,322 INFO fs.TrashPolicyDefault: Moved: 'hdfs://node1:8020/itheima/abc.txt' to trash at: hdfs://node1:8020/user/hadoop/.Trash/Current/itheima/abc.txt

可以看到，虽然输入的是rm命令，但实际上HDFS系统会将要删除的文件移动到hdfs://node1:8020/user/hadoop/.Trash/Current/目录下。
此时，可以使用 hadoop fs -ls -R /命令查看，当开启回收站后，HDFS系统会在根目录下默认创建/user/当前用户/Current的目录（当前用户为hadoop）

当然，也可以通过参数-skipTrash实现彻底删除，不让被删除的文件进入回收站
hadoop fs -rm -r -skipTrash /itheima 彻底删除（不进入回收站）HDFS根目录下的itheima文件夹，此命令执行效果如下：

[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -rm -r -skipTrash /itheima
Deleted /itheima

可以看到，和不开回收站时，执行rm命令的效果一样。

3.1.12. 其他HDFS命令

官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html

3.2. HDFS Web浏览

除了上述的命令方式外，还可以通过HDFS NameNode节点的Web页面操作文件系统，入口在http://node1:9870/中


在Web页面中可以查看，但是没法操作文件，因为HDFS系统的权限是给hadoop用户的，但是Web页面默认情况下其实是个匿名用户（dr.who）

当然，也可以让Web页面拥有权限，需要修改core-site.xml配置文件，增加如下配置：

<property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>hadoop</value>
</property>

将Web页面的权限设置成hadoop用户。

但是，不推荐这样做：

• HDFS WEBUI，只读权限挺好的，简单浏览即可
• 如果给与高权限，会有很大的安全问题，造成数据泄露或丢失

3.3. HDFS系统权限

HDFS系统有自己独立的权限体系，但其权限类型与Linux一致，都是按照读（r）、写（w）、可执行（x）进行授权，权限分为三组，从左到右依次是所有者的权限、所有组的权限、其他用户权限。通过hadoop fs -ls或hdfs dfs -ls命令可以查看到HDFS系统内各文件和文件夹的权限。

但与Linux不同的是，在Linux系统中超级用户是root，但在HDFS系统中，超级用户是启动namenode的用户（本示例中就是hadoop用户），如果在HDFS系统中的文件时遇到Permission denied等权限不足的报错提醒时，首先要检查的就是当前用户是否为启动namenode的用户。

3.3.1. 修改HDFS文件权限

用法：
hadoop fs -chmod [-R] 777 <path>
hdfs dfs -chmod [-R] 777 <path>
例如：
hadoop fs -chmod 777 /test3.txt 将HDFS根目录下的test3.txt文件的权限修改成所有人可读、可写、可执行

[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -chmod 777 /test3.txt
[hadoop@node1 ~]$ hdfs dfs -ls /test3.txt
-rwxrwxrwx   3 hadoop supergroup  268037352 2023-12-05 10:48 /test3.txt

3.3.2. 修改HDFS文件所属用户和组

用法：
hadoop fs -chown [-R] hadoop:supergroup <path>
hdfs dfs -chown [-R] hadoop:supergroup <path>
例如：
hadoop fs -chown root:supergroup /test.txt 将HDFS根目录下的test.txt文件的所有者修改为root用户，所有组为supergroup。

[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -chown root:supergroup /test.txt
[hadoop@node1 ~]$ hdfs dfs -ls /test.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup         44 2023-12-02 15:11 /test.txt

3.4. 使用Jetbrians产品插件——Big Data Tools操作HDFS

3.4.1. 安装Big Data Tools插件

在任意的Jetbrians产品（如IntelliJ IDEA、PyCharm等）中，打开Settings-Plugins，搜索、安装Big Data Tools；

安装完成后，根据提示，重启IDE即可；

重启IDE后，可在IDE的右侧看到Big Data Tools的工作Tab。

3.4.2. 安装Hadoop并配置环境变量

1、下载Hadoop（之前其实下载）：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
2、下载后，将其解压到本地（Windows系统）的任意路径（注意：直接解压到对应的路径，不要先解压再复制或移动，因为其里面部分文件夹的路径名长度超过了Windows系统的限制，如果复制或移动的话，可能会导致部分文件夹复制失败），如：D:\Software\Work\hadoop-3.3.4；
3、在“此电脑-属性-高级系统设置-环境变量”中，增加HADOOP_HOME环境变量，其值为D:\Software\Work\hadoop-3.3.4；

4、下载
hadoop.dll：https://github.com/steveloughran/winutils/blob/master/hadoop-3.0.0/bin/hadoop.dll
winutils.exe：https://github.com/steveloughran/winutils/blob/master/hadoop-3.0.0/bin/winutils.exe
5、将hadoop.dll和winutils.exe放入$HADOOP_HOME/bin目录中；

3.4.3. 配置Big Data Tools插件

1、打开Big Data Tools插件，新建一个HDFS链接；

2、Authentication Type选择为Explicit uri，File System URI修改为namenode的地址，Username修改为集群中启动HDFS的用户名，然后点击Test connection按钮，测试连通性，若显示Connected，则代表配置正确（前提是HDFS集群已启动）；

若在测试连接时提示HADOOP_HOME环境变量未配置，但又确实已经配置了的情况下，可以尝试重启Windows系统解决。
3、创建完毕后，可以看到与命令行一致的HDFS系统目录结构。

3.4.4. 使用Big Data Tools插件

1、可以在HDFS上右键，通过New Directory…创建新目录；

2、可以在任意文件夹上右键，通过Upload from Disk…将本地的文件或文件夹上传至HDFS；

3、可以鼠标左键双击HDFS系统内的文件，直接打开HDFS系统里的文件进行查看；

4、可以在文件或文件夹上右键，选择Save To Disk… 将HDFS系统中的文件下载到本地；

5、还有其他一些删除、复制、重命名等功能，均可通过该插件进行图形化界面操作。

3.4.5. 使用读取本地Hadoop配置文件的方式创建HDFS连接

1、除了上述使用namenode的IP和端口号的方式，也可以使用读取本地的Hadoop配置创建HDFS连接；
2、前序步骤已将Hadoop安装包解压在了D:\Software\Work\hadoop-3.3.4目录，此时，需要从node1虚拟机中，将虚拟机的Hadoop的所有配置文件（即/export/server/hadoop-3.3.4/etc/hadoop目录下所有的配置文件）打包下载到本地，并用虚拟机上的Hadoop配置文件覆盖本地的所有配置文件；
3、使用虚拟机中的配置文件覆盖本地的配置文件后，需要注意配置文件中的node1在本地的hosts文件中是否配置正确的IP地址，或者直接将配置文件中的节点名称改成节点对应IP地址也可以；
4、在Big Data Tools插件中进行配置，选择HADOOP_HOME/etc/hadoop路径即可；

3.5. 使用NFS网关功能将HDFS挂载到Windows系统（Windows系统必须为专业版，否则无法挂载）

3.5.1. 在HDFS端配置NFS

1、在node1虚拟机中，使用命令cd /export/server/hadoop-3.3.4/etc/hadoop进入hadoop配置文件夹；
2、使用vim core-site.xml命令打开配置文件，并在其中追加如下内容：

  <property><name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name><value>*</value></property>

其中：
hadoop.proxyuser.hadoop.groups配置项的值为 *，表示允许hadoop用户代理任何其他用户组；
hadoop.proxyuser.hadoop.hosts配置型的值为 *，表示允许代理任意服务器的请求。
3、使用vim hdfs-site.xml命令打开配置文件，并在其中追加如下内容：

  <property><name>nfs.superuser</name><value>hadoop</value></property><property><name>nfs.dump.dir</name><value>/tmp/.hdfs-nfs</value></property><property><name>nfs.exports.allowed.hosts</name><value>192.168.88.1 rw</value></property>

其中：
nfs.superuser配置项的值为hadoop，表示NFS操作HDFS系统时，所使用的用户为hadoop（即超级用户）；
nfs.dump.dir配置项的值为/tmp/.hdfs-nfs，表示NFS接收数据上传时使用的临时目录的路径；
nfs.exports.allowed.hosts配置项的值为192.168.88.1 rw，表示NFS允许连接的客户端的IP和权限，rw表示具有读和写的权限，IP部分也可以使用*表示所有IP均可连接（这里的192.168.88.1地址是本地电脑在虚拟机网络中的IP地址，如果这里不是虚拟机，而是真实服务器，则需要使用本机对应的公网IP或局域网IP），同时如果有多个电脑需要连接，也可以写成192.168.88.1 rw;10.0.3.5 rw;192.168.88.113 rw;的方式配置允许连接的客户端IP和权限；
4、将上述修改的两个配置文件分发到node2和node3节点：

[hadoop@node1 hadoop]$ scp core-site.xml hdfs-site.xml node2:`pwd`/
core-site.xml                                                                       100% 1334     1.7MB/s   00:00
hdfs-site.xml                                                                       100% 1617     1.9MB/s   00:00
[hadoop@node1 hadoop]$ scp core-site.xml hdfs-site.xml node3:`pwd`/
core-site.xml                                                                       100% 1334     1.6MB/s   00:00
hdfs-site.xml                                                                       100% 1617     2.0MB/s   00:00

5、使用stop-dfs.sh停止HDFS集群（必须以hadoop用户身份）；
6、停止虚拟机系统的NFS相关进程（必须以root用户身份）

# 切换成root用户
su root
# 关闭CentOS系统的nfs服务
systemctl stop nfs
# 关闭NFS服务的开机自启动，后面用HDFS自带的nfs服务
systemctl disable nfs
# 卸载rpcbind服务，后面使用HDFS自带的rpcbind服务
yum remove -y rpcbind

7、以root用户身份，使用hdfs --daemon start portmap命令启动HDFS自带的rpcbind功能，可通过jps命令查看当前进程情况，可以看到已经有一个Portmap进程启动了；

8、以hadoop用户身份启动HDFS自带的NFS服务：

# 切换为hadoop用户
su - hadoop
# 启动HDFS自带的NFS服务
hdfs --daemon start nfs3

9、使用start-dfs.sh命令启动HDFS集群

3.5.2. 验证NFS是否正常

以下操作需要在node2或node3执行，因为node1刚才已经卸载了系统自带的rpcbind服务，缺少了必要的2个命令。
1、执行rpcinfo -p node1命令，如果看到有mountd和nfs出现，则代表正常情况；

2、执行showmount -e node1命令，看到/ 192.168.88.1，表示允许192.168.88.1这个IP连接到HDFS的根目录（/）；

3.5.3. 在Windows系统中挂载HDFS文件系统

1、开启Windows的NFS功能：在控制面板-程序-启用或关闭Windows功能中，找到NFS服务，勾选上，点击确定，进行开启（此操作需要操作系统为专业版，若是家庭版则无法开启NFS功能）；

2、在Windows命令提示符（CMD）内输入：net use X: \\192.168.88.101\!

上述命令中，X表示将HDFS文件系统挂在成本地的X盘，这里可以改成任何没有被占用的盘符；

3、上述命令执行成功后，打开资源管理器，可以看到已经挂载好的X盘，双击即可打开查看HDFS文件系统中的文件和文件夹，也可以进行文件的上传、下载 、复制、移动、查看文件内容等，但是无法修改文件内容；

4、在X盘上右键选择“断开连接”，可以卸载HDFS系统（相当于umount命令）。

3.6. 修改HDFS数据块的副本数量

3.6.1. HDFS副本块数量的配置

1、如果没有单独配置，在HDFS中一个数据块默认大小为256MB，一个数据块默认的副本数量为3；
2、可以通过在hdfs-site.xml文件中修改如下配置，修改HDFS数据块的默认副本数量：

  <property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property>

dfs.replication属性用于配置数据块的默认副本数量，该配置默认为3。如果需要修改这个属性，需要在每一台服务器的hdfs-site.xml文件中进行修改；
3、修改完成后，需要重启集群，配置才能生效。

3.6.2. 指定某一个文件的HDFS副本块个数

1、除了配置文件外，可以在上传的时候，为当前要上传的文件临时指定副本块数量，该指定仅对当前要上传的文件起作用，命令如下：

# 将本地的test.txt文件上传到HDFS系统的/tmp/文件夹下，并设置test.txt文件上传后的数据块副本数量为2
hadoop fs -D dfs.replication=2 -put test.txt /tmp/

2、对已经存在于HDFS系统中的文件，修改hdfs-site.xml文件中的dfs.replication属性时，不会导致这些文件的副本数量变化，但可以通过命令来实现：

# 将HDFS系统中的path路径所示的文件或文件夹的副本数量修改为2（也可以改成别的数字）
hadoop fs -setrep [-R] 2 path

-R 表示对指定路径的子目录及其下属文件也生效
例如：

hadoop fs -setrep 1 /test_3.txt

3.6.3. 使用fsck命令检查文件的副本数量

我们可以使用fsck命令检查文件的副本数量，用法：

hdfs fsck path [-files [-blocks [-locations]]]

fsck可以检查指定路径是否正常；
-files 可以列出路径内的文件状态
-files -blocks 输出文件块报告（由几个块，由几个副本）
-files -blocks -locations 可以输出每一个block的详情
用法：

hdfs fsck /test.txt -files -blocks -locations

命令执行结果如下：

3.6.4. block配置

对于块（block），HDFS系统默认设置为256MB一个块，也就是1GB文件会被分为4个block存储。块大小也可以通过在hdfs-site.xml文件中修改如下配置进行修改：

  <property><name>dfs.blocksize</name><value>268435456</value></property>

dfs.blocksize配置项的单位是byte，上面写的268435456即是256MB（1MB=1024KB，1KB=1024byte）

3.7. NameNode元数据管理维护

NameNode基于edits和FSImage的配合，完成整个文件系统文件的管理。

1. 每次对HDFS系统的操作，均被edits文件记录；
2. edits达到大小上限后，会开启新的edits文件进行记录；
3. 定期进行edits的合并操作：
   • 如果当前没有fsimage文件，则将全部的edits合并为第一个fsimage文件；
   • 如果当前已经存在fsimage文件，将全部的edits和已经存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage文件；
4. 重复上述1-3步骤。

在前面介绍Hadoop配置时，在hdfs-site.xml配置文件中，配置了dfs.namenode.name.dir属性，值为/data/nn，通过查看node1服务器的/data/nn下的current目录，可以看到当前集群的edits文件和fsimage文件：

元数据合并的控制参数

对于元数据的合并，是一个定时执行的过程，基于hdfs-site.xml配置文件中的：

• dfs.namenode.checkpoint.period属性配置，默认为3600（单位：秒），即1小时执行一次合并；
• dfs.namenode.checkpoint.txns属性配置，默认1000000（单位：次），即100万次事务执行一次合并；
  上述两个条件，只要有一个达到，就触发一次合并动作。
  检查是否达到条件，默认60秒回检查一次，若想修改这个检查间隔，可以通过修改：
• dfs.namenode.checkpoint.check.period属性配置，默认60（单位：秒）

元数据合并的工作是由SecondaryNameNode进程负责，NameNode只负责记录流水账（edits文件）：
SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage文件），然后合并完成并提供给NameNode使用。
所以在启动HDFS集群时，必须要启动SecondaryNameNode，否则就没有程序去合并edits，导致的结果就是随着HDFS的运行，查询效率会越来越低。

3.8. HDFS系统数据读写流程

3.8.1. HDFS数据写入流程

1. 客户端向NameNode发起请求；
2. NameNode审核权限、剩余空间后，满足条件允许写入，并告知客户端写入的DataNode地址；
3. 客户端向指定的DataNode发送数据包；
4. 被写入数据的DataNode同时完成数据副本的复制工作，将其接收的数据分发给其它DataNode；
5. 如上图，DataNode1复制给DataNode2，然后基于DataNode2复制给Datanode3和DataNode4；
6. 写入完成客户端通知NameNode，NameNode做元数据记录工作。

关键信息点：

• NameNode不负责数据写入，只负责元数据记录和权限审批；
• 客户端直接向1台DataNode写数据，这个DataNode一般是 == 离客户端最近（网络距离） == 的那一个；
• 数据块副本的复制工作，由DataNode之间自行完成（构建一个PipLine，按顺序复制分发，如图1给2, 2给3和4）。

3.8.2. HDFS数据读取流程

1. 客户端向NameNode申请读取某文件；
2. NameNode判断客户端权限等细节后，允许读取，并返回此文件的block列表；
3. 客户端拿到block列表后自行寻找DataNode读取即可。

关键信息点：

• 数据同样不通过NameNode提供；
• NameNode提供的block列表，会基于网络距离计算尽量提供离客户端最近的，这是因为1个block有3份，会尽量找离客户端最近的那一份让其读取。