书上关于这部分分了三个点：

1.数据存放

2.数据读取

3.数据复制

    但数据存放和数据复制都是数据写操作过程中的，“存放”体现一种思想，“复制”体现过程，整个数据写操作过程如下：

1.分块：当客户端写入一个文件时，该文件首先会被切分为若干个块（block），每个块的大小由HDFS的设定值决定。

2.块向NN发起请求：每个数据块会向NameNode发起写请求。

3.NN为块给出DN列表：NameNode会根据数据块的存放策略，选择三个DataNode组成一个列表返回给客户端。如果是集群内发起的写操作，则将发起操作的节点作为第一个DN，如果是集群外发起的，则随机一个DN。第二个DN与第一个要是不同机架，第三个DN要与第一个DN同机架不同节点。

4.DN复制：客户端在接收到这个DataNode列表后，开始使用流水线复制的方法进行数据块的复制。具体步骤如下：

1. 客户端将数据和列表传给第一个DataNode。
2. 第一个DataNode接收到数据后，将其写入本地存储，并同时将数据和列表传递给第二个DataNode。
3. 第二个DataNode接收到数据后，也将其写入本地存储，并继续将数据和列表传递给第三个DataNode。

    这个过程是并行进行的，也就是在第一个DataNode在接收到数据后，会立即开始将数据写入本地存储，并且几乎同时，它也会将数据转发给下一个DataNode（即第二个DataNode）。第二个DataNode也会立即开始写入数据，并继续将数据传递给第三个DataNode。也就是第一个DataNode不需要等待自己完全写完数据后再传递给下一个DataNode；相反，它可以一边写入数据，一边将数据传递给下一个节点。这种流水线复制的方式可以显著提高数据写入的效率。

5.写毕：当最后一个DataNode完成写入后，它会沿着列表逆序发送数据写完毕信号“ACK确认包”，通知客户端和整个流水线中的数据节点，表示该数据块已成功复制到所有目标节点。

因此，可以说HDFS数据块的复制和存放是一个协同进行的过程，它们相互依赖、相互促进，共同保证了数据在HDFS中的可靠存储和高效访问。

其余补充：

1.NameNode的内存中存储了当前的元数据，而FsImage和EditLog则存储在磁盘上，用于持久化和恢复元数据。

2.Region元数据：记录Region与Region服务器的映射关系，存内存

   NameNode元数据：除了目录-文件-块-DataNode的映射关系（分几块，存在哪里），还包括了文件的描述属性。（是什么）

3.hbase表的meta表和root表也是存在Region上的

4.hbase空间大小受root表大小限制（region大小）

    hdf存储空间大小受namenode内存大小限制

5.hadoop1.0对于hdfs的namenode单点失效问题采取第二名称节点方式解决

  hadoop2.0对于hdfs的namenode单点失效问题采取NN Federation方法解决

   hbase对于master单点失效问题采取zookeeper协调选取主管方式解决

6.region以行划分

   store以列族划分

7.region服务器重启：若hlog里有缓存，也就是上次关机memstore里剩余没刷新的内容，执行hlog恢复memstore，刷新，删除hlog文件

   region失效：把hlog中的操作全部重新做一次恢复memstore，与重启类似