1. HDFS前言
- 设计思想
分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
- 在大数据系统中作用：
为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
- 重点概念：文件切块，副本存放，元数据
2. HDFS的概念和特性
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；重要特性如下：
HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在x版本中是128M，老版本中是64MHDFS文件系统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目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担
-----namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）
- 文件的各个block的存储管理由datanode节点承担
----- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）
- 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
(注：适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)
3.HDFS的工作机制
（工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解，以及增强遇到各种问题时的分析解决能力，形成一定的集群运维能力）
注：很多不是真正理解hadoop技术体系的人会常常觉得HDFS可用于网盘类应用，但实际并非如此。要想将技术准确用在恰当的地方，必须对技术有深刻的理解
概述
- HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
- NameNode负责管理整个文件系统的元数据
- DataNode 负责管理用户的文件数据块
- 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
- 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
- Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
- HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
4. HDFS的shell操作
Hadoop支持很多Shell命令，其中fs是HDFS最常用的命令，利用fs可以查看HDFS文件系统的目录结构、上传和下载数据、创建文件等。
下面列出几个常用的操作命令
1.0查看帮助
hadoop fs -help
1.1上传
hadoop fs -put <linux上文件> <hdfs上的路径>
1.2查看文件内容
hadoop fs -cat <hdfs上的路径>
1.3查看文件列表
hadoop fs -ls /
1.4下载文件
hadoop fs -get < hdfs上的路径> <linux上文件>
详细操作命令请查看或者下载下面的文件
