这周学习了hadoop的核心HDFS。
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成为分布式文件系统。HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目。Hadoop非常适合于存储大型数据（比如TB和PB），其就是使用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。
HDFS适合于存储大文件，需要高吞吐量，对延时没有要求；采用流式的数据访问方式，即一次写入、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；运行于商业硬件上：Hadoop不需要特别贵的机器，可运行于普通廉价机器，可以处节约成本；需要高容错性；为数据存储提供所需的扩展能力。不适用于低延时的数据访问，对延时要求在毫秒级别的应用，不适合采用HDFS。不适用于大量小文件，文件的元数据保存在NameNode中，整个文件系统的文件数量会受限于NameNode的内存大小。不适用于多方读写，不适用于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）。
HDFS的架构是一个主/从（Mater/Slave）体系结构。HDFS由HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode四部分组成。其中，Client就是客户端，NameNode就是master，是一个管理者，DataNode是Slave，实际操作执行NameNode下达的命令，Secondary NameNode是辅助NameNode，分担其工作量的存在，紧急情况下，可以辅助恢复NameNode。
NameNode在内存中保存着整个文件系统的名称、空间和文件数据块的地址映射，整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小。DataNode提供真实文件数据的存储服务，以数据块的形式存储HDFS文件，相应HDFS客户端读写请求，周期性向NameNode汇报心跳信息，周期性向NameNode汇报数据块信息，周期性向NameNode汇报缓存数据块信息。
HDFS的文件副本机制：所有文件都是以block块的方式存放在HDFS文件操作系统中，作用: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。
还有一些HDFS文件限额配置的命令，以及一些关于安全模式的高级命令。
还学习了HDFS的文件写入过程和读取过程。
另外，还学习了hdfs的文件管理：fsimage文件和edits文件，以及secondarynamenode。
