网络拓扑及机架感知
网络拓扑
节点距离：两个节点到达共同父节点的距离和
机架感知 （ 副本节点的选择 ）
例如：500个节点，上传数据my.tar.gz,副本数为3，
根据机架感知，副本数据存储节点的选择。
上传流程(重点记)
Block
HDFS中的文件在物理上是分块存储的，即分成Block；
block在Hadoop不同版本大小不同：
Hadoop1.x：64M
Hadoop2.x：128M
Pipeline，中文翻译为管道。这是HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种数据传输方式。
客户端将数据块写入第一个数据节点，第一个数据节点保存数据之后再将块复制到第二个数据节点，后者保存后将其复制到第三个数据节点。为什么datanode之间采用pipeline线性传输，而不是一次给三个datanode拓扑式传输呢?
因为数据以管道的方式，顺序的沿着一个方向传输，这样能够充分利用每个机器的带宽，避免网络瓶颈和高延迟时的连接，最小化推送所有数据的延时。ACK (Acknowledge character )即是确认字符，在数据通信中，接收方发给发送方的一种传输类控制字符。表示发来的数据已确认接收无误。
Packet
Packet是Client端向Datanode，或者DataNode的PipLine之间传输数据的基本单位，默认64kB.
Chunk
Chunk是最小的Hadoop中最小的单位，是Client向DataNode或DataNode的PipLne之间进行数据校验的基本单位，默认512Byte,因为用作校验(自己校验自己)，故每个chunk需要带有4Byte的校验位。
所以世纪每个chunk写入packet的大小为516Byte，真实数据与校验值数据的比值为128:1。
下载数据流程
IO操作过程中难免会出现数据丢失或脏数据，数据传输得量越大出错得几率越高。校验错误最常用得办法就是传输前计算一个校验和，传输后计算一个校验和，两个校验和如果不相同就说明数据存在错误，比较常用得错误校验码是CRC32.
hdfs写入的时候计算出校验和，然后每次读的时候再计算校验和。要注意的一点是，hdfs每固定长度就会计算一次校验和，这个值由io.bytes.per.checksum指定，默认是512字节。
DataNode节点如何保证数据的完整性
1.当datanode读取Block的时候,会计算CheckSum
2.如果计算后的CheckSum,与Block创建时值不一样,说明Block已经损坏
3.客户端读取其他DataNode上的Block
4.常见的校验算法crc,md5等
5.DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum(DataNode后台进程（DataBlockScanner）)
如果客户端发现有block坏掉呢，恢复这个坏的块，主要分几步：
1.客户端在抛出ChecksumException之前会把坏的block和block所在的datanode报告给namenode
2.namenode把这个block标记为已损坏，这样namenode就不会把客户端指向这个block，也不会复制这个block到其他的datanode。
3.namenode会把一个好的block复制到另外一个datanode
4.namenode把坏的block删除掉
