HDFS分布式文件系统

hadoop的核心

• HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）
• MapReduce

HDFS：主要是解决海量大数据的存储问题

这里的服务器A被称为NameNode：维护着文件系统内所有文件和目录的相关信息
服务器B、C、D被称为DataNode：用于存取数据块

HDFS可以运行在廉价的计算机上，存储海量的数据

数据块（block）

每个数据块儿默认大小事128M

机架（Rack）

用于存放部署Hadoop集群服务器
机架感知：提高数据的安全性和可靠性（智能的添加备份）

元数据（Metadata）

• 维护HDFS文件系统中文件和目录的信息（文件名、目录名、父目录信息、文件大小、创建时间、修改时间等）
• 记录文件内容存储相关信息（文件分块情况、副本个数、每个副本所在的DataNode信息等）
• 用来记录HDFS中所有DataNode的信息，用于DataNode管理

HDFS的特点：

• 优点
  • 高容错
  • 流式数据访问（通过字节流访问）
  • 支持超大文件（将文件切片为block）
  • 高数据吞吐量（一次写入，多次读取）
  • 使用廉价机器，成本低
• 缺点
  • 高延迟（在备份的时候会消耗好多时间）
  • 不适合小文件存取（不论DataNode服务器中文件大小，NameNode中元数据信息大小是一样的，如果文件太小，不划算）
  • 不适合并发写入（数据一次写入后不允许修改，只允许追加）

HDFS的架构和原理：

主从架构（master/slaves）

HDFS存储架构

HDFS读写原理：

1. HDFS写数据原理
   
2. HDFS读数据原理