Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>
NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode ( NameNode按什么规则返回DataNode? 参见第三单 hadoop机架感知 )，如粉色虚线②--------->
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入，流式写入过程如下：
将64M的block1按64k的packet划分
然后将第一个packet发送给host2
host2接收完后，将第一个packet发送给host1，同时client想host2发送第二个packet
host1接收完第一个packet后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个packet
以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕
host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示
client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示
说明：
小结：
写入的过程，按hdsf默认设置， 1T文件，我们需要3T的存储 ， 3T的网络流量
在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去
挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份;甚至，挂掉某一个机架，也没关系;其他机架上，也有备份
hdfs读文件：
读到文件示意图如下：
客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象时分布文件系统的一个实例;
DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode以确定文件起始块的位置，同一Block按照重复数会返回多个位置，这些位置按照 Hadoop集群拓扑结构排序，距离客户端近的排在前 面 ( 详见第三章 )
前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成DFSInputStream对象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流，客户端对这个输入流调用read()方法
存储着文件起始块的DataNode地址的DFSInputStream随即连接距离最近的DataNode，通过对数据流反复调用read()方法，将数据从DataNode传输到客户端
到达块的末端时，DFSInputStream会关闭与该DataNode的连接，然后寻找下一个块的最佳DataNode，这些操作对客户端来说是透明的，客户端的角度看来只是读一个持续不断的流
一旦客户端完成读取，就对FSDataInputStream调用close()方法关闭文件读取
block持续化结构:
DataNode节点上一个Block持久化到磁盘上的物理存储结构，如下图所示：
每个Block文件(如上图中blk_1084013198文件)都对应一个meta文件(如上图中blk_1084013198_10273532.meta文件)， Block文件是一个一个Chunk的二进制数据 (每个Chunk的大小是512字节)，而meta文件是与 每一个Chunk对应的Checksum数据 ，是序列化形式存储