hadoop的读写流程是什么？

Hadoop 的读写流程主要分为两部分：HDFS 的读写流程和 MapReduce 的读写流程。

1. HDFS 的读写流程：

• 写入流程：当客户端需要向 HDFS 写入数据时，首先会将数据划分为块（通常为 128MB）并进行复制，然后通过 HDFS 客户端将数据块传输给 NameNode，NameNode 会将数据块的元数据信息记录在 EditLog 日志中，并将数据块的具体位置信息保存在 BlockMap 中。接着，客户端会将数据块传输给 DataNode，DataNode 将数据块保存在本地磁盘上，并向 NameNode 发送确认信息。最后，NameNode 更新元数据信息并返回写入结果给客户端。
• 读取流程：当客户端需要从 HDFS 读取数据时，首先向 NameNode 发送读取请求，NameNode 返回数据块的位置信息给客户端。然后客户端通过 HDFS 客户端从 DataNode 读取数据块，并将数据块合并成完整的文件。

2. MapReduce 的读写流程：

• 写入流程：在 MapReduce 任务中，输入数据通常从 HDFS 中读取。MapReduce 作业首先从 HDFS 中读取输入数据，然后将输入数据划分为 InputSplit，每个 InputSplit 对应一个 Map 任务的输入数据。接着，MapReduce 框架会将 InputSplit 分配给不同的 Map 任务并将任务发送到集群中的各个节点上执行。
• 读取流程：在 MapReduce 任务中，输出数据通常会写入 HDFS 中。每个 Map 任务会生成中间结果并将其写入本地磁盘上的临时文件中，而 Reduce 任务则会从各个 Map 任务的临时文件中读取中间结果并进行合并。最后，Reduce 任务将最终结果写入 HDFS 中。

总的来说，Hadoop 的读写流程可以简单概括为：数据写入时先将数据划分、复制并保存元数据信息，然后将数据块保存在 DataNode 上；数据读取时先获取数据块的位置信息，然后从 DataNode 读取数据块并进行合并处理。

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