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练习本文中提到的命令行接口的前提条件是至少在一台linux机器或者虚拟机上安装了单机版的Hadoop，当然了如果你有一个集群的话更好了。如果你还不知道如何在Linux上安装Hadoop的话，请戳这里。

概念

DFS是分布式文件系统（distributed filesystem）的简称，而HDFS即Hadoop Distributed Filesystem，是Hadoop自带的分布式文件系统。

HDFS的一些特性

• 存储超大文件
  由于HDFS是分布式的文件系统，所以不受单台机器的存储大小的限制，可以存储超大文件，目前已经达到了PB级了。
• 流式访问数据
• 商用硬件
  Hadoop可以运行在廉价的商用硬件，这样带来的问题就是节点的故障率会比较高。所以HDFS被设计成能够无缝式的处理上述故障并且继续运行，不让用户察觉到明显的中断。
• 不适合低时间延迟的数据访问
  由于Hadoop的流式数据访问，访问数据的会有写延迟，所以不太适合低时间延迟的数据访问，一般情况下这种需求我们会使用关系型数据库来实现。
• 不适合大量小文件
  不适合的原因是namenode将文件系统的元数据存储在内存中，每存储一个文件都需要在namenode中存储该文件的目录、存储的datanode等数据。所以如果文件的数量达到数十亿的话namenode的内存很可能不够用了。
• 不支持多用户写入，任意修改文件
  HDFS只支持单个写入者，而且支持在文件的末尾添加内容，不能任意的修改文件。

与HDFS相关的一些名词

• NameNode
  管理节点，管理系统的命名空间，维护着整个文件系统的结构和目录信息，通常情况下一个Hadoop集群只会有一个工作的NameNode。
• DataNode
  工作节点，文件系统的工作节点，主要是根据需要进行存储或者检索数据块，并且定期向NameNode报告它们所存储的数据块列表。
• 数据块
  同我们常使用的磁盘上的文件系统一样，HDFS也有数据块的概念，默认的大小为128M。
• 块缓存
  一般情况下，我们通过HDFS从DataNode中检索数据时，DataNode都是从磁盘中读取，但是对于访问很频繁的文件，它所对于的数据块可能会被缓存到DataNode的内存中，以加快读取速度，这就是所谓的块缓存。
• 联邦HDFS
  其实这个就是为了解决Hadoop不适合存储数量庞大的文件的问题，同时由多个NameNode来维护整个文件系统的系统树以及文件和目录，每个NameNode负责管理文件系统命名空间中的一部分。
• 高可用性
  主-备模式，当主NameNode失效后，备用NameNode会很快生效，并接管工作。

命令行接口

命令行接口是HDFS所有类型的接口中最简单的，也是每个开发者都必须要掌握的。​

• 创建目录

​hadoop fs -mkdir /test

• 查看目录

hadoop fs -ls /

• 上传文件

hadoop fs -put test.txt /test

紧跟-put后面的test.txt是要推送到HDFS中的文件，/test是指定要推送到HDFS上哪个目录下面。

• 删除文件

hadoop fs -rm /test/test.txt​

其实通过上面例举的几个命令我们可以看出HDFS的文件操作命令几乎和Linux上的命令一致，这样我们使用起来会很容易上手。在下篇文章中，我们将介绍一下HDFS的Java API。