📚HDFS概述

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统统称为分布式文件系统。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的一个子项目。

Hadoop存储大型数据就是使用HDFS作为存储系统，HDFS使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。换句话说，HDFS解决的问题就是大数据存储。

📚HDFS设计目标

1.故障检测和自动快速恢复：硬件故障是常态，HDFS将有成百上千的服务器组成，每一个组成部分都有可能出现故障，因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。

2.注重数据访问的高吞吐量：HDFS上的应用与一般的应用不同，HDFS被设计成批量处理，而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间，更注重数据的高吞吐量。

3.提供很高的聚合数据带宽：HDFS应被调整成支持大文件，它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的问题。

4.write-one-read-many：大部分HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。

5.把计算移动到数据附近：一个应用请求的计算，离它操作的数据越近越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比将数据移动到应用所在显然更好。

6.在异构的硬件和软件平台上的可移植性：这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用HDFS作为平台。

HDFS关键特点：

高吞吐量，对延时没有要求（可能牺牲延时）。
一次写入，多次读取且一般是顺序读。
高容错性，且不需要太昂贵的机器，可以相对节约成本。

正因为如此，HDFS适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做网盘等应用。因为它修改不方便，延迟大，网络开销大，成本高（和做网盘应用的那些相比）。

📚HDFS的架构

HDFS采用M/S架构，一个HDFS集群有两个重要角色，分别是NameNode和DataNode

四个基本组件：HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

Client：就是客户端

文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储。
与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
Client 提供一些命令来管理和访问HDFS，比如启动或者关闭HDFS。

Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。

辅助 NameNode，分担其工作量。
定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。

📚HDFS的副本机制

HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块，这个数据块被称为block，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。

1.为了容错，文件的所有block都会有副本。

2.每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。

3.所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中,作用如下:

一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘，引入块机制可以很好的解决这个问题。
使用块作为文件存储的逻辑单位可以简化存储子系统。
块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力。
副本优点是安全，缺点是占空间。

hadoop当中, 文件的 block 块大小默认是 128M，默认的副本数为3,也就是每个block会存三份。

假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每128MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是128MB大小。
注意当一个文件的大小不足128M时，比如为2M，那么这个文件也占用一个block，但是这个block实际只占2M的空间，所以从某种意义上来讲，block只是一个逻辑单位。

block块的大小可以通过 hdfs-site.xml 当中的配置文件进行指定。

<property>
    <name>dfs.block.size</name>
    <value>块大小以字节为单位</value>
</property>

HDFS分布式文件系统的内部有一个副本存放策略，默认副本数为3,在这里以副本数为3为例：

第一副本：优先放置到离写入客户端最近的DataNode点，如果上传节点就是DataNode，则直接上传到该节点，如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，CPU不太忙的节点。
第二个副本：放置在于第一个副本不同的机架的节点上（随机选择）
第三个副本：与第二个副本相同机架的不同节点中。