1. HDFS简介
HDFS是Hadoop Distributed File System的简称，即Hadoop分布式文件系统。它起源于谷歌发表的GFS论文，是该论文的开源实现，也是整个大数据的基础。
HDFS专门为解决大数据的存储问题而产生的，具有如下特点：
- 可存储超大文件：HDFS可存储PB级的数据
- 流式数据访问：一次写入，多次读取。数据集通常从数据源复制而来，每次分析都涉及该数据集的大部分甚至全部。
- 商用硬件：Hadoop不需要运行在高昂可靠的硬件上，它是设计运行在普通的商用硬件上，节点的故障不会影响到系统的运行。
不适用的场景：
- 低延时的数据访问：HDFS是为高数据吞吐量而设计的，这会以提高时间延迟为代价。因此，对于低延时的访问需求不适合在HDFS上。
- 大量的小文件：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。
- 多用户写入，随意修改文件：HDFS中的文件只支持单个写入者，而且不支持在任意位置进行修改。
2. HDFS文件块
每个磁盘有默认的数据块，这是磁盘读写的最小单位。文件系统的块大小一般为磁盘块的整数倍。磁盘块大小一般为512 字节。
HDFS文件系统也有块(block)的概念，默认值为128M，也可以修改。超过块大小的文件在存储的时候会被分为多个分块(chunk)。有点需要注意：HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间，而单一磁盘中如果文件小于块大小，那么整个磁盘块的空间都会被占用。
对文件进行分块存储有很多好处，比如：
- 文件的大小可以不受限于单个磁盘的容量；
- 文件的所有块不必存储在同一个磁盘上，可以利用集群上的任意一个磁盘进行存储；
- 将文件分块存储便于备份和容错，提高可用性。
对于访问频繁的文件，其对应的块可能会被显示地缓存在内存中。
# HDFS的文件块信息可以通过fsck命令查看
hdfs fsck / -files -blocks
3. HDFS节点
- namenode
namenode维护HDFS文件系统的元数据。所谓元数据，就是数据的数据。即存储在HDFS文件系统上的数据的基本信息，比如文件系统树及整棵树内所有的文件和目录，每个文件中各个数据块所在数据节点信息，但并不永久保存块的位置信息，因为这块可能随时变化。这部分的信息在系统启动的时候根据数据节点的信息重建。
- datanode
datanode是HDFS文件系统存储具体数据的节点。它们根据namenode节点的调度来存储和检索文件的数据块。由于文件的元数据都存储在namenode，如果没有namenode，文件系统将无法工作，如果namenode的数据损坏，那么存储在datanode上的数据就作废了。
因此，对namenode的容错显得非常重要。
