hdfs深入：03、hdfs的架构以及副本机制和block块存储

1、硬件错误由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成，使得硬件错误成为常态

2、数据流访问所有应用以流的方式访问数据，设置之初便是为了用于批量的处理数据，而不是低延时的实时交互处理

3、大数据集典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的，支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级

4、简单的相关模型假定文件是一次写入，多次读取的操作

5、移动计算比移动数据便宜一个应用请求的计算，离它操作的数据越近，就越高效

6、多种软硬件的可移植性

HDFS起源于Google的GFS论文（GFS，Mapreduce，BigTable为google的旧的三驾马车）

发表于2003年10月

HDFS是GFS的克隆版

Hadoop Distributed File system

易于扩展的分布式文件系统

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运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制

为大量用户提供性能不错的文件存取服务

4、HDFS的架构图之基础架构

1、NameNode是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问

2、文件操作，namenode是负责文件元数据的操作，datanode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不经过Namenode，只询问它跟哪个dataNode联系，否则NameNode会成为系统的瓶颈

3、副本存放在哪些Datanode上由NameNode来控制，根据全局情况作出块放置决定，读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近的副本，降低读取网络开销和读取延时

4、NameNode全权管理数据库的复制，它周期性的从集群中的每个DataNode接收心跳信号和状态报告，接收到心跳信号意味着DataNode节点工作正常，块状态报告包含了一个该DataNode上所有的数据列表

注：元数据不仅保存在内存中，还保存一份在磁盘中，防止意外断电等导致数据丢失。

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

<name>dfs.blocksize</name>

<value>块大小以Byte字节为单位</value>//只写数值就可以默认：134217728B，即128MB

</property>

<property>
　　<name>dfs.replication</name>
　　<value>3</value> //block的副本数量设置
</property>

block块缓存：可以将我们的block块缓存到内存当中，我们在执行一些MR计算的时候，可以直接从内存当中获取数据，比较快，特别适用于一些小表join大表的情况。

hdfs的权限验证：采用的是linux类似的权限校验机制，防止好人做错事，不能阻止坏人干干事，hdfs相信你告诉我你是谁，你就是谁。