1、功能

• 文件系统 ：分布式结构来存储数据，提供分布式读写实现大数据存储
• 本质：分布式分而治之的思想
  • 写：将大的文件通过HDFS进行拆分，拆分成若干个小的块，将每个小块存储在多台机器上
  • 读：通过查询元数据，得到这个文件所有块的位置，将这个文件所有的块进行合并，返回给用户

2、应用场景

• 适合场景
  • 大数据离线存储
  • 适合于一次写入，多次读取的场景
  • 适合于对读写速度要求不高的场景：将数据直接落地存储在硬盘的，随机读写硬盘：比较慢
    • 保存历史归档数据：我们公司永远保存近3年的数据
    • 存储采集的大数据，作为原始数据的存储
• HDFS不适合的场景
  • 需要频繁修改的场景
  • 需要快速读写大数据
• tips:对于小数据，则使用分布式文件系统Zookeeper：用于存储小数据，关键性的数据，重要的配置、索引信息等等

3、特点

分块机制：将大文件进行拆分

• 解决问题：单台机器无法存储、存储性能比较差
• 默认规则：128M一个块，不足128M，按照实际大小存储
• 能不能改？
  • 可以，修改配置文件hdfs-site.xml，修改必须重新格式化

<property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>134217728</value>
</property>

• 问题1：300M文件，存储在HDFS上，一共会被切分为几个块？
  • 3个块
  • Block1:128M可以存储到第一台机器【Linux文件系统】
  • Block2:128M可以存储到第二台机器【Linux文件系统】
  • Block3:44M可以存储到第三台机器【Linux文件系统】
• 测试上传一个170M左右的JDK
  观察HDFS底层
  

副本机制：HDFS的数据如何保证安全

• 解决问题：任何一台机器宕机故障，都不会导致数据的丢失，保证数据的完整性
• 问题2：300M文件，存储在HDFS上，一共会被切分为3个块，如果第一台机器宕机了，这份数据怎么保证能完整的读取到？会导致数据丢失，数据无法完成恢复
• 解决：对每个块构建副本
• 默认：HDFS会为每个数据块构建2个副本，每个块总共存3份
  一个300M的文件，存储在HDFS上总共占用了900M的空间
• 能不能改？
  • 可以，修改配置文件：hdfs-site.xml

<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
</property>

4、架构

分布式主从架构

主节点：NameNode：一个

功能

功能一之接客：接受所有客户端的请求

• 因为NameNode就是HDFS入口，你希望NameNode在哪台机器，就配置哪台机器core-site.xml文件中fs.defaultFS配置，该配置【将机器从逻辑上合并】,配置HDFS的统一地址
• 不论客户端在哪台机器提交的命令，都是请求给了你配置的机器的NameNode

功能二之管理

心跳机制：管理所有DataNode的死活

• 所有的DataNode在启动以后都要向NameNode进行注册
• 每一台DataNode定期向NameNode发送一个心跳【信号】，NameNode接受到信号，就代表这台DataNode没问题，如果长时间没有接收到某台DataNode的心跳，NameNode就认为这个DataNode有问题，就不会分配存储任务给这台DataNode
• 向你报道之后，隔段时间就发你个信号，告诉你我还活着，可以给我分配任务

汇报机制：管理所有的数据安全的

• 所有的DataNode都要定期的发送当前自己这台机器上存储了哪些数据汇报给NameNode，NameNode会根据汇报的信息来判断是否有数据丢失，如果有数据丢失，就通过副本恢复数据，保证每个块始终会有三份
• 定期向你汇报我这存了什么，你做好账本（元数据），缺了就赶紧补上，保证我们的子弹充足
• 例如：三台机器，每台机器都存储了数据
  • 如果其中一台机器宕机了或者数据丢失了【更换硬盘】，在汇报时，NameNode就会发现这台机器宕机，数据丢失了，就要将这台机器本来存储的所有块恢复到另外两台机器上，保证所有的数据永远有3份
• 问题：NameNode只负责接客和管理，又不存储数据，它如何知道DataNode的数据是否丢失了？
  • 负责维护内存元数据【metadata】理解：账本【数据存储索引】
元数据：每个文件被分成了哪些块，这些块被存储在了哪些机器上

file{
block1{node1,node2,node3},
block2{node2,node4,node5},
block3(node5,node2,node1)
}

• 为什么要存储元数据？
  • 当用户进行读取时，要根据元数据获取当初这个文件的每个块存储的位置，然后读取每个块，合并返回给用户
  • 当DataNode汇报时，要对比元数据，看是否有数据丢失，保证数据安全

从节点：DataNode：多个

每一个DataNode就是一台存储的机器，主要负责实现数据的读写

功能

• 与对应的机器的文件系统进行交互
• 将文件块写入文件系统
• 从文件系统中将文件块读取出来

客户端

功能

• 写：拆分
• 读：合并

问题：数据有没有经过NameNode？

功能

• 数据是不经过NameNode的
• 数据都是客户端直接于DataNode进行交互