一、HDFS概述

        优点：高容错性、适合批处理、适合大数据处理、流式文件访问：一次写入，多次读取。

        缺点：不适合低延迟数据访问、不适合小文件存取（受限于NameNode）、不适合并发写入。

二、HDFS基本架构和原理

        考虑一个问题：如何实现一个分布式文件系统？

        业务场景：目前有几个T级别的大文件，有数个大容量存储主机。

        初期思路：将每个文件创建几个副本，通过冗余机制，分别存放到不同的机器上。另外，通过一台专门的主机master，记录这些文件及其副本都存储到了哪些机器上。

        初期思路的缺点：①存储负载不均衡。②读取文件时无法并行读取，受限于单台机器的IO性能。③master存在单点故障风险。④当文件大于存储机器的磁盘容量时，就无法进行存储了。

        HDFS的思路：基本原理是将大文件分块，每个文件块大小相同（64M），用一个节点master记录文件块的存放位置。每个文件块建立多个副本。采用NameNode和DataNode的方式，两者通过心跳进行检测。同时为了避免单点故障，提供一个standby的NameNode。client负责切分文件，并与NameNode交互，获取文件位置信息。

        HDFS数据块（block）：

        HDFS写流程：通过client类，首先询问当前文件是否存在。然后client通过流水线的方式写入。每次会把block拆分成更加小的packet。写完一个之后继续下一个，然后datanode传输之前写入的packet。以此类推，直至写完。

        HDFS读流程：client通过询问NameNode获取该文件所在的datanode位置，然后将文件读取出来。

        HDFS的物理拓扑：集群内有多个机架，每个机架上有多个节点。所以分配block时需要考虑跨机架的效率问题。

        HDFS副本放置策略：副本1写在和client相同 的节点上。副本2写在不同机架的节点上。副本3写在与副本2同机架的另一个节点上。

        HDFS可靠性策略：

                3种常见错误：文件损坏、网络或者机器失效、NameNode挂掉。

                文件完整性校验：通过CRC32校验，用其他副本去掉损坏文件。

                Heartbeat：检测datanode机器是否失效。

                元数据信息：FSImage\多份存储、主备切换。

        HDFS不适合存储小文件：①NameNode的内存是有限的。②大量小文件寻址时间长。③NameNode存储block数目是有限的。

三、HDFS程序设计

        HDFS访问方式：HDFS shell 、Java api、rest api、fuse协议、lib hdfs、其他语言编程API。

        HDFS Shell命令一览表：通过hadoop提供的命令行工具完成。也提供了很多的管理脚本。（详见后续介绍）

        Java API: Configuration类、FileSystem类、FSDataInputStream、FSDataOutputStream。

        其他语言：略。

四、HDFS2.0新特性

        1、NameNode HA:

        2、NameNode Federation：集群中提供多个NameNode，每个NameNode负责管理一部分DataNode。

        3、HDFS 快照：帮助用户保存某个时刻的数据。防止用户误删数据。使用命令开启该功能。

        4、HDFS 缓存：

        5、HDFS ACL：启用时需要修改配置文件。原来的方式受限于单一user和单一group机制。

        6、异构层级存储结构：原本是将所有的存储介质抽象成性能相同的DISK。

                每个节点是由多种异构存储介质组成的。

                当前功能尚在完善中。