1.1 HDFS产生的背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
1.2 HDFS的定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；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。
HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。
2. HDFS的优缺点
2.1 优点：
1). 高容错性
（1）数据自动保存多个副本，它通过增加数据副本的样式，提高容错性
（2）某一个数据副本丢失以后，它可以自动恢复
（1）数据规模：能够处理规模达到GB、TB、甚至PB的级的大数据 ；
3) 可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
2.2 缺点
1）不适合低时延的数据访问；
2）无法高效的对大量小文件进行存储：
（1）存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件的目录和块信息；
（2）小文件的存储的寻址时间超过了读取时间，违反了HDFS的设计目标。
3）不支持并发的写入、文件随机修改
（1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；
（2）仅支持数据的append(追加)，不支持文件的随机修改
3. HDFS的组成架构
3.1 整体架构图如下:
3.2 HDFS架构详解
1）NameNode(简称：ND)：就是master,它是一个主管人员，负责管理HDFS的相关信息：
（1）管理HDFS的名称空间；
（2）管理副本的策略；
（3）管理数据块（Block）的映射信息；
（4）处理客户端的读写请求。
2）DataNode(简称：DN)：就是slave，NameNode下达指令，DataNode执行实际的操作：
（1）存储实际的数据块；
（2）执行数据块的读/写操作。
3）Client：客户端，与NameNode交互的程序，职责或功能如下：
（1）文件切分：在上传文件至HDFS的时候，Client会将文件分切成一个个的Block上传；
（2）与NameNode交互，可以获取文件的位置信息（存在哪个节点上）
（3）Client可以通过一些命令来访问HDFS,比如增删改查操作；
（4）Client通过一些命令来管理HDFS，比如将NameNode格式化。
4）SecondaryNameNode：并非是NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不会立即替换NameNode并提供服务。
（1）辅助NameNode,分担其工作量，比如定期合并FsImage和Edits(后边会讲到，这里不用理解)，并将合并后的FsImage.checkPoint推送给NameNode;
（2）在紧急情况下可以辅助恢复NameNode。
4 HDFS的文件块大小
1）HDFS中的文件在物理上是按照块(Block)存储的，块id大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x的版本中是128M，老版本的是64M。
2）块的大小设定：文件的寻址时间应为块文件的传输时间的1%,这是比较合理的设定。
3）思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
（1）HDFS的块如果设置的太小，会增加寻址时间，程序长时间在寻找块的存储位置；
（2）如果设置太大，从磁盘传输的时间会明显大于定位这个块的起始位置所需的时间。导致在处理这个块的数据时，浪费了大量的时间在IO上。
因此，块的大小可以根据数据量和磁盘的IO速度决定如何设置。
5. 简单粗暴的总结：
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把一份文件存在一台机器上不安全怎么办？搞多台机器存多个副本，一个节点挂了，其他节点上的还能用；
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要存的文件太大读写慢怎么办？把文件切成块存储，每块的默认大小是128MB；
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那么多台机器怎么管理呢？定义存数据的机器就是DataNode，管理这些个DataNode的机器就是NameNode（它记录了文件存储的位置、文件的元数据以及使唤DataNode做存取操作）。