再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）：
Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+Mapreduce
Yarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。
存储的基础知识以及原理：
元数据信息和具体数据，分别对应namenode和datenode:
namenode工作职责：
1.要知道管理有哪些机器节点，即有哪些datanode。比如ip信息等。
2.要管理文件信息，文件名、文件多大、文件被切成几块、以及每一块的存贮位置信息（存在哪个datanode节点上了），即管理元数据信息。
3.要有一个机制要知道集群里datanode节点的状态变化。可以rpc心跳机制来做到。
4.namenode存在单点故障问题，可以再引入一台管理者节点。
5.datanode挂掉后，可能数据就丢失，文件就不完整了，要有一个备份机制，一般来说，一个文件块，有3个备份，本机一份，同一机架的其他datanode有一份，另外一机器的机器上有一份。
管理元数据信息，文件名，文件大小，文件块信息等。
namdenode把元数据信息存到内存里，为了快速查询，此外为了应对服务宕机而引起的元数据丢失，也要持久化到本地文件里。
namdenode不存储具体块数据，只存储元数据信息；datanode用于负责存储块数据。
fsimage、edits
fsimage 文件，记录元数据信息的文件
edits文件，记录元数据信息改动的文件。只要元数据发生变化，这个edits文件就会有对应记录。
fsimage和edits文件会定期做合并，这个周期默认是3600s。fsimage根据edits里改动记录进行元数据更新。
元数据信息如果丢失，HDFS就不能正常工作了。
hadoop namenode -format 这个指令实际的作用时，创建了初始的fsimage文件和edits文件。
namenode对于元数据信息的管理，放在内存一份，供访问查询，也会通过fsimage和edits文件，将元数据信息持久化到磁盘上。
Secondarynamenode
负责将fsimage文件定期和edits文件做合并，合并之后，将合并后的元数据文件fsimage传给namenode。这个SN相当于namenode辅助节点。
Hadoop集群最开始启动的时候，创建Fsimage和edits文件，这个namenode做的，此外，namenode会做一次文件合并工作，这么做的目的是确保元数据信息是最新的，以为上次停集群的时候，可能还没来的及做合并。但以后的合并工作，就交给SN去做了。这种SN机制是Hadoop1.0的机制。
结论:Hadoop1.0的SN达不到热备效果，达不到元数据的实时更新，也就意味着了当namenode挂了的时候，元数据信息可能还会丢失，所以，Hadoop1.0版本的namenode还是单点故障问题。
datanode:
数据节点。用于存储文件块。为了防止datanode挂掉造成的数据丢失，对于文件块要有备份，一个文件块有三个副本。
参考：https://www.cnblogs.com/tieandxiao/p/8799287.html