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HDFS 数据流与节点距离计算
HDFS（Hadoop 分散存储）是一种高效的存储系统，支持大规模数据的分布式存储与处理。在文件写入过程中，特定的数据流与节点选择机制需要�雾解析。以下从流程和节点计算两个方面详细阐述。
HDFS 写数据流程
HDFS 的写入流程包含多个关键环节，从客户端到数据节点的通信与数据传输均遵循特定的规则。
客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode (NN) 请求上传文件。在此过程中，NN 检查目标文件是否已存在，且确认目标目录是否有效。
NN 返回上传结果。若文件不存在或目录无效，客户端可进行上传；若已存在则需其他处理。
客户端请求第一个 B lock 分布到多个 DataNode (DN) 服务器。NN 返回三个 DN 节点，分别记为 dn1、dn2、dn3。
客户端使用 FSDataOutputStream 模块向 dn1 传输数据。数据按照 Packet 单位传输，dn1会将每个 Packet 转发给 dn2，dn2再转发至 dn3，确保数据流通。
数据传输过程中，每个 DN 级别均建立通信管道。dn1 会将收到的 Packet 存入应答队列，等待回复处理。
在完成一个 B lock 的传输后，客户端重新请求 NN上传下一个 B lock，重复上述步骤。
节点距离计算
在数据传输过程中，NameNode (NN) 通过特定机制选择距离最近的 DataNode (DN) 接收数据。这种距离计算基于文件架构，确保数据分布均衡。
节点距离定义为：两个节点的路径在树状架构中最近的共同祖先距离总和。例如，若节点位于 /d1/r1/n1，则其与其他节点的距离可如图所示计算。
例：
机架感知（副本存储节点选择）
HDFS 模式下，文件副本的分布遵循特定机制：
HDFS 读数据流程
读取流程遵循类似步骤，依赖数据分布和节点选择机制：
整个流程确保数据高效传输和准确读取，符合HDFS 的优化目标。
通过优化后的描述，内容既科技性强，又易于搜索引擎理解和抓取，体现了现代存储系统的关键原理。
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