这篇文章，我们来聊一聊在十亿级的大数据量技术挑战下，世界上最优秀的大数据系统之一的Hadoop是如何将系统性能提升数十倍的？
首先一起来画个图，回顾一下Hadoop HDFS中的超大数据文件上传的原理。
其实说出来也很简单，比如有个十亿数据量级的超大数据文件，可能都达到TB级了，此时这个文件实在是太大了。
此时，HDFS客户端会给拆成很多block，一个block就128MB。
这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统、日志采集系统之类的东西，比如有人上传一个1TB的大文件到网盘，或者是上传个1TB的大日志文件。
然后HDFS客户端把一个一个的block上传到第一个DataNode，第一个DataNode会把这个block复制一份，做一个副本发送给第二个DataNode，然后第二个DataNode发送一个block副本到第三个DataNode。
所以你会发现，一个block有3个副本，分布在三台机器上。任何一台机器宕机，数据是不会丢失的。
然后一个TB级大文件就被拆散成了N多个MB级的小文件存放在很多台机器上了，这不就是分布式存储么？
今天要讨论的问题，就是那个HDFS客户端上传TB级大文件的时候，到底是怎么上传呢？
如果用一个比较原始的方式来上传，我们大概能想到的是下面
