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简介
HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。
HDFS有很多特点：
① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。
如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；
SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。
热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）
edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）
namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。
工作原理
写操作：
有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；
4>host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析，通过写过程，我们可以了解到：
①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。
读操作：
读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么，读操作流程为：
a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；
上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：
优选读取本机架上的数据。
总结：
1. HDFS的block size的default 值为64MB，且不建议往下调，因为HDFS当初在设计时，并不是针对碎片般的小档案的处理而来的。所以当我们说Hadoop不适合用来处理小档案的应用时，就技术上来说是对的，但在实际运用上，却可以有不同的做法来满足海量小档案管理的需求。我们在中国曾经辅导过一个保险公司，它本身需要处理的小图档 (20KB ~ 1MB)大概有两亿个那么多，且每天还持续在成长，举凡客户的签名、看诊纪录等，都需要被扫描成图像文件，并加以储存，同时，还要偶尔被相对应的应用程序来查询、调用。在实作上，我们把这些小图档的binary file存进去HBase——而不是HDFS——来管理，所以HDFS block size的设定值大小就不是重点，同时，利用HBase column-base 高效能与高延展性的特性，可以很轻易的就满足多人同时快速在线查询的要求，而随着档案数量持续的增加 , 横向扩充也不再是问题。类似的应用其实还不少，譬如说银行票据文件的管理就是其中一种，也因此，Etu团队在中国市场，特别针对此应用规划了 “海量小图文件管理系统”解决方案，以满足此类客户的需求。
2. 重要特性
首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；
其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
1. master/slave架构
HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的 Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。
2. 分块存储
HDFS 中的文件在物理上是分块存储（block）的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。
3. 名字空间（NameSpace）
HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被 Namenode 记录下来。
HDFS 会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。
4. NameNode 元数据管理
我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。Namenode 负责维护整个hdfs 文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的id，及所在的 datanode 服务器）。
5. DataNode 数据管理
文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。每一个 block 都可以在多个 datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。
存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。
6. 副本机制
为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。
7. 一次写入，多次读出
HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。
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，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。
注解：
block 只是一个存储块 一个存储单元因为它的应用场景就是 大量的数据，这些数据是海量的， 提供给分析计算，然后产生新的数据，数据量太大的情况下， 从block 去找，基本找不到，还不如直接重新写入。