Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个专为大规模数据处理和存储而设计的分布式架构，它的核心理念在于高容错性和低成本，适用于离线计算任务，如海量Web日志和机器学习数据的处理。HDFS巧妙地将架构分解为客户端（DFSClient）、Namenode（主从备份）和Datanode（三副本复制）三个关键组件，以实现数据的高效管理和扩展。
Namenode，作为数据元空间的管理者，负责命名空间的组织以及元数据的存储。它与DataNode协作，通过分离元数据和数据，实现系统的无限扩展。DFSClient作为客户端接口，提供强大的读写功能，如网络读取、短路读取（利用Domain Socket在本地机上实现高效传输）和零拷贝读取，确保了数据的快速访问。
DataNode负责实际的数据存储，每个文件被分割成多个数据块，每个块在三个不同的Datanode上进行三副本复制，以提高数据的可靠性和容错性。写入数据时，首先通过Namenode获取文件状态，计算写入的packet大小，可能需要重传。写入过程涉及Packet缓存和DataStreamer，以及在Append模式下的新数据块分配和管理。
对于block复制，Namenode会监控replications状态，从非写集合的节点选取源，目标遵循机架和Datanode的策略。当检测到数据损坏时，会通过比较Datanode和Namenode的信息进行校验，确保数据一致性。Datanode管理triplet映射，Decommission机制确保副本达到标准，同时区分新旧副本，Namenode则通过主恢复节点同步数据至目标状态，实现租约管理。
Federation引入了多Namenode支持，BlockPoolManager负责管理这些BlockPool，DataBlockScanner和DirectoryScanner确保元数据和数据的正确性。数据存储由DataStorage、BlockPoolSliceStorage和FsDataset等模块分别管理，它们协作处理数据块操作和存储目录的维护。
在升级Datanode Storage时，HDFS采用备份和硬链接技术，数据组织在current目录下，不同BlockPool的数据分布在不同目录。StorageDirectory负责所有操作，包括目录扫描、状态恢复和状态转换。DataStorage负责文件结构管理，确保升级过程中的数据一致性。
读写操作中，FsDatasetImpl是数据块状态管理的核心，通过维护数据块的状态（如RBW、FINALIZED），并处理写入时的copy-on-write。DataTransferProtocol提供流式接口，通过BlockSender发送数据并计算校验和，DataXceiverServer则接收和转发数据，实现高效的数据交换。通过生产者-消费者模型，HDFS的错误处理机制确保了数据的可靠传输。
尽管HDFS在某些方面可能显得有些过时，但其背后的工程实践和设计原则，如Datanode的级联写入和错误处理机制，对于理解大规模分布式系统具有不可忽视的价值。深入研究这些细节，无疑能提升我们对分布式计算系统的理解与应用能力。