上一篇我们熟悉了hadoop，本篇讲解一下hadoop第一个核心HDFS。
一.概述
HDFS是一个分布式文件存储系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上，通过目录树来定位文件，由多台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的设计适合一次写入，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，不适合做网盘应用。
二.优缺点
1.优点：
*高容错性。数据自动保存多个副本，通过增加副本的形式，来提高容错性。当某一副本丢失后可以自动回复；
*适合处理大数据。能够处理GB、TB、PB级别的数据和百万以上的文件数量；
*可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
2.缺点：
*不适合低延时数据访问。毫秒级的存储数据做不到；
*无法高效的对大量小文件进行存储。它会占用namenode大量的内存来存储文件目录和块信息，但namenode内存是有限的；
*不支持并发写入和文件随机修改，仅支持数据追加。
三.组成
*NameNode（nn）：主机器，管理HDFS的命名空间，存储元数据（包括ip，路径等数据的信息）；
*DataNode：存储实际的数据块，执行数据块的读写操作；
*Secondary NameNode（2nn）：并非namenode的热备，辅助namenode，分担其工作量，定期合并映射信息和日志推送给namenode；
*Client：客户端，文件的切分、与namenode交互等。
四.文件块大小
HDFS中的文件在物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数来改变，修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值，hadoop2.x版本默认大小为128M，之前为64M。块的大小不能随机设置，太大会导致程序在处理块数据时非常慢，太小会增加寻址时间，一直在找块的开始位置。HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
五.数据流
1.读数据流：
*客户端通过 Distributed FileSyatem 向namenode 请求下载文件，namenoce通过查询元数据，找到文件块所在的datanode地址；
*挑选一台最近的datanode（就近原则）服务器，请求读取数据；
*datanode开始传输数据给客户端（从磁盘读取数据输入流，以packet为单位来做校验）；
*客户端以packet为单位来接收，现在本地缓存，然后写入到目标文件中。
2.写数据流：
*客户端通过 Distributed FileSyatem对象中的create函数来创建一个文件，向namenode请求上传文件，通过RPC调用在namenode命名空间中创建一个新文件；
*NameNode通过多种校验该目标文件是否存在，并确保客户端拥有创建文件的权限，当通过所有验证后，namenode会创建一个文件来记录此信息，Distributed FileSyatem会返回一个文件输出流FSDataOutputStream来供客户端写入数据，客户端通过此来建立datanode和namenode之间的通信；
*客户端请求第一个Block上传到哪几个datanode服务器上，namenode返回三个datanode节点分别为dn1、dn2、dn3；
*FSDataOutputStream请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将通信管道建立完成；
*各个dn逐级应答客户端；
*客户端开始往dn1上传第一个Block，dn1接收到就会传给dn2，以此类推，知道最后一台datanode服务器；
*在上传时，FSDataOutputStream会保存一个副包，用来等待其他包返回成功写入消息后删除副包。
六.数据副本存放策略与读取策略
1.存放策略：HDFS采用一种称为机架感应的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率，默认的副本系数是3，将第一个副本存放在本地机架的节点上，将第二个副本存放在同一机架的另一个节点上，将第三个副本存放在不同机架的节点上。减少了机架间的数据传输，提高了写操作效率，机架的错误远远比节点的错误少，不会影响数据的可靠性和可用性。
2.读取策略：因为数据块只放在两个（不是三个）不同的机架上，所以此策略减少了读取数据时需要的网络传输总带宽。为了降低整体的带宽消耗和读取延迟，HDFS尽量会让程序读取离它最近的副本（就近原则），如果读取时同一个机架上有一个副本，那么读取该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端首先读取本地数据中心的副本。
七.DataNode
1.工作机制：
*一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件：一个是数据本身，一个是元数据（数据长度、校验和...）;
*datanode启动后向namenode注册，通过后，周期性（1h）的向namenode上报所有块信息；
*每3s发一次心跳（带有namenode给该datanode的命令，如复制块数据到另一台机器上），如果超过10分钟没收到datanode的心跳，则认为该节点不可用；
*集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
2.数据完整性：
*当datanode读取Block的时候，它会计算CheckSum校验和；
*如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏；
*Client读取其他datanode上的Block；
*datanode在其创建文件后周期验证CheckSum校验和。
八.NameNode / Secondary NameNode
1.工作机制：
第一阶段：
*第一次启动namenode格式化后，创建Fsimage（镜像文件）和Edits（编辑日志）。如果不是第一次，直接加载镜像文件和编辑日志到内存；
*客户端对元数据进行增删改查的请求；
*namenode记录操作日志，更新滚动日志；
*namenode在内存中对元数据进行增删改查。
第二阶段：
*secondary namenode 询问namenode 是否需要CheckPoint检查站，直接带回namenode是否检查结果；
*secondary namenode请求执行CheckPoint；
*namenode滚动正在写的edits编辑日志；
*将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到secondary namenode；
*secondary namenode加载编辑日志和镜像文件到内存中并合并；
*生成新的镜像文件fsimage.chkpoint，拷贝到namenode；
*namenode将fsimage.chkpoint重命名为fsimage。
2.Fsimage和Edits
*Fsimage镜像文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息；
*Edits：存放HDFS文件系统的所有更新操作路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
*每次namenode启动时都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息是最新的、同步的。可以看成namenode启动时就将fsimage和edits文件进行合并。
下一篇我们接着讲关于hadoop第二个核心-MapReduce分布式计算。