1 简介
HDFS是一个分布式文件储存系统，数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。
它具有通透性和容错性：
通透性：让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。
容错性：即使系统中有某些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。
1.1 设计目标
1) 存储非常大的文件
2) 采用流式的数据访问方式
HDFS基于这样的一个假设：最有效的数据处理模式是一次写入、多次读取数据集经常从数据源生成或者拷贝一次，然后在其上做很多分析工作，支持一次写入多次查询，不支持并发写，支持append增加，小文件不适合使用。
分析工作经常读取其中的大部分数据，即使不是全部。 因此读取整个数据集所需时间比读取第一条记录的延时更重要。
3) 运行于商业硬件上
Hadoop不需要特别贵的、reliable的机器，可运行于普通商用机器（可以从多家供应商采购） 商用机器不代表低端机器在集群中（尤其是大的集群），节点失败率是比较高的HDFS的目标是确保集群在节点失败的时候不会让用户感觉到明显的中断。
1.2 HDFS不支持的应用类型
1) 低延时的数据访问
对延时要求在毫秒级别的应用，不适合采用HDFS。HDFS是为高吞吐数据传输设计的,因此可能牺牲延时HBase更适合低延时的数据访问。
2) 大量小文件
文件的元数据（如目录结构，文件block的节点列表，block-node mapping）保存在NameNode的内存中， 整个文件系统的文件数量会受限于NameNode的内存大小。
经验而言，一个文件/目录/文件块一般占有150字节的元数据内存空间。如果有100万个文件，每个文件占用1个文件块，则需要大约300M的内存。因此十亿级别的文件数量在现有商用机器上难以支持
3) 多方读写，需要任意的文件修改
HDFS采用追加（append-only）的方式写入数据。不支持文件任意offset的修改。不支持多个写入器（writer）。
2 HDFS的核心概念
2.1 Blocks
物理磁盘中有块的概念，磁盘的物理Block是磁盘操作最小的单元，读写操作均以Block为最小单元，一般为512 Byte。文件系统在物理Block之上抽象了另一层概念，文件系统Block物理磁盘Block的整数倍。通常为几KB。Hadoop提供的df、fsck这类运维工具都是在文件系统的Block级别上进行操作。
HDFS的Block块比一般单机文件系统大得多，默认为128M。HDFS的文件被拆分成block-sized的chunk，chunk作为独立单元存储。比Block小的文件不会占用整个Block，只会占据实际大小。例如， 如果一个文件大小为1M，则在HDFS中只会占用1M的空间，而不是128M。
大小设计原则
1 尽量小的查找时间比例
如果Block设计比较小，查找Block位置的时间占了传输时间的很大部分，那么传输的效率会比较低
2 合理的Map、Reduce的任务个数
Block设置过大，那么Map、Reduce的任务个数会比较小，如果小于集群机的数量，会使得作业运行效率非常低。
所以Block的大小设计是平衡上述两点的结果。
2.2 Namenode 和 Datanode
元数据：描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
整体：整个HDFS集群由Namenode和Datanode构成master-worker（主从）模式。Namenode复杂构建命名空间，管理文件的元数据等，而Datanode负责实际存储数据，负责读写工作。
2.2.1 Namenode：
是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。
文件包括：
- fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
- edits:操作日志文件。
- fstime:保存最近一次checkpoint的时间
元数据的存储细节：
图片介绍：例如要读取文件3，它分成了两块blk_1和blk_2，他们分别存储于h0，h1，h3 和h0， h2，h4，那么客户端得到这些元信息，就可以去h0或h1或h3拿block1（h0坏了就去h1拿，就近原则），然后拿齐block1和block2组合起来就是整个文件3。
2.2.1 Namenode工作特点：
1 Namenode始终在内存中保存metedata，用于处理“读请求”
到有“写请求”到来时，namenode会首先写editlog到磁盘，即向edits文件中写日志，成功返回后，才会修改内存，并且向客户端返回
2 Hadoop会维护一个fsimage文件，也就是namenode中metedata的镜像，但是fsimage不会随时与namenode内存中的metedata保持一致，而是每隔一段时间通过合并edits文件来更新内容。
3 Secondary namenode就是用来合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata的。
2.2.2 SecondaryNameNode：
是Namenode的HA（高可靠性）的解决方案，由Zookeeper负责管理。整个集群里面只有一个active的Namenode，其他Namenode处于standby的状态，当active的损坏，启动standby的NameNode。
执行过程：
从NameNode上下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，替换旧的fsimage。默认在安装在NameNode节点上，但这样不安全，应该安装在不同的位置。
checkpiont：
等于记录一个检查点，有两种记录方式：
- fs.checkpoint.period 指定两次checkpoint的最大时间间隔，默认3600秒。
- fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值，一旦超过这个值则强制checkpoint，不管是否到达最大时间间。默认为64M。
SecondaryNameNode工作流程：
1 secondary通知namenode切换edits文件
2 secondary从namenode获得fsimage和edits(通过http)
3 secondary将fsimage载入内存，然后开始合并edits
4 secondary将新的fsimage发回给namenode
5 namenode用新的fsimage替换旧的fsimage
2.2.3 Datanode：
提供真实文件数据的存储服务。
文件块（block）：最基本的存储单位。对于文件内容而言，一个文件的长度大小是size，那么从文件的０偏移开始，按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是128MB，以一个256MB文件，共有256/128=2个Block。
剩余的小文件不占用整个Block：不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。
Replication。为了高可靠性，储存多复本。默认是三个。
整体的结构图：
流程简介：用户（Client）发送读写信息给Namenode（如果是写信息，namenode会先向edits写日志，如果成功返回才修改内存），然后向客户端返回元信息，客户端得到这些信息后去Datanode读取数据，Secondarynamenode是用于Namenode的备份，用于active的Namenode和备份的standby的Namenode之间的信息同步。
2.3 Block Caching
DataNode通常直接从磁盘读取数据，但是频繁使用的Block可以在内存中缓存。默认情况下，一个Block只有一个数据节点会缓存。但是可以针对每个文件可以个性化配置。
作业调度器可以利用缓存提升性能，例如MapReduce可以把任务运行在有Block缓存的节点上。
用户或者应用可以向NameNode发送缓存指令（缓存哪个文件，缓存多久）， 缓存池的概念用于管理一组缓存的权限和资源。
2.3 HDFS Federation
我们知道NameNode的内存会制约文件数量，HDFS Federation提供了一种横向扩展NameNode的方式。在Federation模式中，每个NameNode管理命名空间的一部分，例如一个NameNode管理/user目录下的文件， 另一个NameNode管理/share目录下的文件。
每个NameNode管理一个namespace volumn，所有volumn构成文件系统的元数据。每个NameNode同时维护一个Block Pool，保存Block的节点映射等信息。各NameNode之间是独立的，一个节点的失败不会导致其他节点管理的文件不可用。
客户端使用mount table将文件路径映射到NameNode。mount table是在Namenode群组之上封装了一层，这一层也是一个Hadoop文件系统的实现，通过viewfs:协议访问。
3 命令行接口
简介：
- 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs 的形式。
- 所有的FS shell命令使用URI路径作为参数。
- URI格式是scheme://authority/path。HDFS的scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。
常用的命令：
-help [cmd] //显示命令的帮助信息
-ls(r) (path) //显示当前目录下所有文件
-du(s) (path) //显示目录中所有文件大小
-count[-q] (path) //显示目录中文件数量
-mv (src) (dst) //移动多个文件到目标目录
-cp (src) (dst) //复制多个文件到目标目录
-rm(r) //删除文件(夹)
-put (localsrc>(dst) //本地文件复制到hdfs
-copyFromLocal //同put
-moveFromLocal //从本地文件移动到hdfs
-get [-ignoreCrc] (src) (localdst) //复制文件到本地，可以忽略crc校验
-getmerge (src) (localdst) //将源目录中的所有文件排序合并到一个文件中
-cat (src) //在终端显示文件内容
-text (src) //在终端显示文件内容
-copyToLocal [-ignoreCrc] (src) (localdst) //复制到本地
-moveToLocal (src> (localdst>
-mkdir (path) //创建文件夹
-touchz (path) //创建一个空文件
4 Java接口
实际的应用中，对HDFS的大多数操作还是通过FileSystem来操作，主要关注HDFS的实现类DistributedFileSystem及相关类。