主要的角色：
客户端：负责发起或提交读写请求（如果往HDFS上存储数据或获取数据，就要告诉客户端）。
namenode：HDFS的核心负责全局协调，做任何事都要向这里汇报，和把控所有的请求。
datanode：数量不定，负责数据的 存储。
把数据写到HDFS的集群的过程
1.用户向客户端请求服务
请求角色：1.hdfs shell2.JAVA API 1.要将数据分为128M的块2.以三副本的方式存储
作为客户端默认：1.大的文件要拆分为128M或64M
2.文件以多副本的方式存储（最少为3）
2.客户端拿到数据
客户端拆分为2块 客户端请求namenode（1个128的块和3个副本）
namenode工作： namenode想客户端返回信息：
1.三个副本需要是三个datanode 1.含有三个datanod，并按距离排序
2.考虑资源调度
客户端向datanode写数据，datanode1将相同的数据写到datanode2，datanode2完成统一的动作给datanode3
写数据的方式以流水线的方式完成（通俗讲就是数据进来一点写一点，直到写完）
数据写完后告诉namenode 1. namenode和客户端知道第一个块以写完
2.客户端以相同的步骤完成剩下的块
完成所有写入数据后关闭数据流 总结：客户端：拆分文件
namenode：提供块在datanode中的地址
datanode：存储数据，并以流水线的方式将数据写完
从HDFS中读取数据
用户想客户端发起读取数据的请求 客户端向namenode发起请求：告诉它文件名
namenode通过计算告诉客户端源数据信息 客户端知道信息，向块发起请求
（块在datanode中的位置，副本多少，几个块）
客户端向datanode发起请求，
datanode将数据返回客户端
HDFS的优点：
数据冗余（多副本方式存储）
处理流式的数据访问（一次写入，多次读取的操作）
适合存储大文件的方式
可构建在廉价的机器上面
HDFS的缺点：
低延迟的数据访问
不适合小文件的存储（重）：不管是1M还是127M，都要存储128M，然后产生源数据，若小文件很多，则给namenode带来很多压力
