目录

1.分布式文件系统

1.1 计算机集群概念

Hadoop的分布式文件存储，使得文件的存储不在依赖于计算机性能，普通的计算机也可以组件集群。

1.2 分布式文件系统结构

2.HDFS简介

2.1 HDFS设计的目标

• 兼容廉价的硬件设备
• 流数据的读写
• 大数据集的存储于管理
• 简单的文件模型
• 强大的跨平台性能

2.2HDFS的局限性

• 不适合低延迟的数据访问（HBASE支持实时访问）
• 无法高效的存储大量的小文件（nameNode节点的存储有限，如果小文件过多，元数据就多）
• 不支持多用户写入及任意修改

2.3 块的概念

2.4 HDFS主要组件及其功能

2.4.1 名称节点

2.4.2 第二名称节点

2.4.3 数据节点

• 数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表
• 每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中

3.HDFS体系结构

3.1 HDFS体系结构介绍

• HDFS的命名空间包含目录、文件和块
• 在HDFS1.0体系结构中，在整个HDFS集群中只有一个命名空间，并且只有唯一一个名称节点，该节点负责对这个命名空间进行管理
• HDFS使用的是传统的分级文件体系，因此，用户可以像使用普通文件系统一样，创建、删除目录和文件，在目录间转移文件，重命名文件等
  
  

3.2 HDFS体系结构的局限性

4.HDFS存储原理

4.1 冗余数据保存

4.2 数据存取策略

4.3 数据错误和恢复

HDFS具有较高的容错性，可以兼容廉价的硬件，它把硬件出错看作一种常态，而不是异常，并设计了相应的机制检测数据错误和进行自动恢复，主要包括以下几种情形：名称节点出错、数据节点出错和数据出错。

4.3.1 名称节点出错

• 名称节点保存了所有的元数据信息，其中，最核心的两大数据结构是FsImage和Editlog，如果这两个文件发生损坏，那么整个HDFS实例将失效。因此，HDFS设置了备份机制，把这些核心文件同步复制到备份服务器SecondaryNameNode上。当名称节点出错时，就可以根据备份服务器SecondaryNameNode中的FsImage和Editlog数据进行恢复。

4.3.2 数据节点出错

4.3.3 数据出错

• 网络传输和磁盘错误等因素，都会造成数据错误
• 如何判断数据出错：HDFS在创建每个文件的时候，都默认给出了一个校验码，在读取文件的时候，会比对校验码，如果校验码没有错，则数据没有出错。
• 在文件被创建时，客户端就会对每一个文件块进行信息摘录，并把这些信息写入到同一个路径的隐藏文件里面
• 当客户端读取文件的时候，会先读取该信息文件，然后，利用该信息文件对每个读取的数据块进行校验，如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且向名称节点报告这个文件块有错误，名称节点会定期检查并且重新复制这个块

5.HDFS数据读写过程

HDFS支持两种方式的交互，我们可以自由的选择shell和java的方式。

5.1 数据读取过程

5.2 数据存储过程

5.3 读写介绍

5.3.1 读数据过程

5.3.2 写数据过程

6.HDFS编程实践

参考链接：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/290-2/

6.1 HDFS常用命令

• hadoop fs -ls :显示指定的文件的详细信息
• hadoop fs -mkdir :创建指定的文件夹
• hadoop fs -cat :将指定的文件的内容输出到标准输出（stdout）
• hadoop fs -copyFromLocal :将本地源文件复制到路径指定的文件或文件夹中

6.2 HDFS的web界面