简介：
今天来聊聊 HDFS，它是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种旨在在商品硬件上运行的分布式文件系统。
具有高度的容错能力，旨在部署在低成本硬件上。HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，并且适用于具有大数据集的应用程序。
从 Hadoop 的架构中看出，HDFS 是最底层存储集群中所有存储节点文件的文件系统，犹如一座大厦的地基。
01-HDFS 架构
HDFS 总体上采用了 master/slave 架构：
- NameNode （以下称为 NN）
- DataNode （以下称为DN）
- Secondary NameNode （以下称为 SN）
02-成员介绍
1、Client（客户端，亦或是用户）
- 与 NN 和 DN交互访问 HDFS 中 的文件。
- 提供了一个类似 POSIX 的文件系统接口供用户调用。
2、NN（ master，类似管理者）
- 管理文件系统的名字空间（namespace）
- 处理客户端对文件的访问
- 确定数据块(Block)到具体 Datanode 节点的映射
- 配置副本策略(复制/存放/选择)
3、DN（Slave，NN 的小弟们）
- 存储实际的数据块。
- 负责处理文件系统客户端的读/写请求。
4、SN（NN 的助手，只能分担 NN 的工作量，不能顶替）：
- 定期合并 fsimage 和 fsedits，并推送给NN。
- 在紧急情况下，可辅助恢复 NN。
03-写文件的工作流程
1、NN 里面维护着一份元数据，若客户端要存储一个文件，它可以检测该文件是否已经存储了，以及存在哪。
2 、对客户端来说，存储一次就够了，避免网络不稳定导致副本出错。所以 DN 会帮客户端存储的数据进行副本复制。默认三份保存。
3、HDFS被设计成支持大文件，适用那些需要处理大规模的数据集的应用。
这些应用都是只写入数据一次，但却读取一次或多次，并且读取速度应能满足流式读取的需要。
HDFS支持文件的“一次写入多次读取”语义。一个大文件会被拆分成一个个的块(block)，然后存储于不同的DataNode上。如果一个文件小于一个 block 的大小，那么实际占用的空间为其文件的大小。
另外块(block)也有限制大小，HDFS 默认Block大小是128 MB，如果存储文件太小会占用太多的 NN 空间，造成浪费。所以 HDSF 不适合存储大量的小文件。
PS:Block 大小 从 2.7.3版本开始，官方关于 Data Blocks 的说明中，block size由 64 MB变成了128 MB的。
04-故事翻译
NN 就像一个存储仓库的“主管”，手里有一本物资清单，记录着仓库里面的商品名称和商品的位置。
如果外面的客户要存储一个商品，NN“主管”翻开清单查阅，看看该商品是否已经在仓库存储过了，以及放在哪里？
对客户来说，我就存一次，但为了防止商品存放损坏或者丢失，DN 这群小弟拿出了哆啦 A 梦的拷贝镜子，按规矩多复制了两份，加上原来的一份总共三份，因为事不过三嘛。
NN “主管” 的 管理 HDFS “仓库”地方够大，非常适合大型商品存储，只需进货一次，N 次取出，取货的速度比顺丰还快。业绩蒸蒸日上。
同行派人暗中调查，发现原来客户存放一次大商品，都会被拆卸分成一个个块（妇科圣手啊，什么都能切）记上标记，然后给分配给一下空闲的 DN 小弟，小弟在仓库里都有自己负责的货架。
每次拆卸大商品都是有规矩的，不能拆分太大或太小，默认是 128 MB。
05-写文件图解流程
图中所示客户端请求存储一个 test.txt 文件的流程
1 ）步骤 1 表示：客户端找到 NN ，申请上传文件；
2）步骤 2 表示：NN 查询自己的元数据，是否已经存过，若没有，则返回分配的 DN 给客户端，允许存储；
3）步骤3.1-3.3 表示：把一个文件切分从块（block）存储到不同的 DN 中，客户端在写入第一个block 后，DN 会自己另外复制两个副本；
4）步骤4.1-4.2 表示：block 的复制过程，若复制的过程失败了，最终会反馈给 NN ，让 NN 随机通知一个 DN 继续复制到另一个 DN 上。
所以这就保证了，客户端只需要写入一次就够了，剩下的副本复制 HDFS 会处理。
