在大数据处理当中，最核心要解决的其实就是两个问题，大数据存储和大数据计算。在Hadoop生态当中，解决大数据存储，主要依靠就是HDFS，再配合数据库去完成。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hadoop HDFS存储原理。
1、什么是HDFS？
HDFS即Hadoop distributed file system（hadoop分布式文件系统），在Hadoop当中负责分布式存储阶段的任务，它是一个分布式的文件系统，也可以用来存放单个机器的数据，只是大部分用来存储分布式数据。HDFS跟window下的NTFS一样可以通过目录树来查找数据。
2、HDFS解决什么问题？
整个Hadoop框架，本质上来说都是基于分布式实现的，随着数据规模的越来越大，一台机器无法存储所有的数据，所以需要多台机器来存储。而多台机器存储又不方便管理，所以需要一个分布式的系统来管理分布在不同机器中的数据。
事实上，HDFS的出现，就是为了解决分布式框架下，数据存储管理的问题。而HDFS只是分布式文件系统中的一种，依托于Hadoop生态，去承担大数据分布式存储的管理任务。
3、HDFS的概念与架构
HDFS是典型的主/从架构。HDFS集群由一个NameNode组成，NameNode是一个主服务器，它管理文件系统名称空间并控制客户机对文件的访问。此外，还有许多datanode，通常是集群中的每个节点一个datanode，它们管理附加到它们所运行的节点上的存储。
Namenode:
即master，有以下功能
*管理文件系统命名空间；
*控制client对数据的读取和写入请求；
*管理数据块到datanode的映射关系；
*管理副本策略。
Datanode:
即slave，主要是存储文件块数据，接受来自namenode的指令，并执行指令对数据块的创建，删除，复制等操作。
Client:
即客户端，有以下功能：
*对文件的切分，HDFS上传数据时，client将文件切分成多个block再进行上传；
*与namenode交互，获取文件的索引信息；
*与datanode交互，对数据的读取和写入；
*在客户端中提供相关HDFS的命令，比如对HDFS的管理，格式化namenode，对HDFS对数据操作，比如上传文件到HDFS等。
Secondary namenode:
并非namenode的热备，当namenode挂掉的时候，并不能立马替换namenode并提供服务，只是在定时的对namenode进行备份，存在一定的时间误差，secondary会备份namenode的Fsimage和Edits，在紧急情况下，可以适用secondarynamenode来恢复部分的namenode。
关于大数据学习，Hadoop HDFS存储入门，以上就为大家做了简单的介绍了。在Hadoop大数据框架当中，HDFS作为分布式文件系统，始终是重要的核心组件，学习当中也自然需要深入理解掌握。
