Hdfs概述
什么是hdfs?
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统
有什么作用？
》1：用于存储文件，通过目录树来定位文件
》2：它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。
为什么会有hdfs?
背景：
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS优缺点是什么?
先说优点
》1 高容错性
（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
（2）某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
》2 适合处理大数据
（1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；
（2）文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
》3 可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
再说缺点
》 1 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
》 2 无法高效的对大量小文件进行存储。
（1）存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
（2）小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
》 3 不支持并发写入、文件随机修改。
（1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；
（2）仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。
HDFS组成架构
有4个角色
》NameNode
》DataNode
》client
》Secondary NameNode
工作流程是什么?
1）NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。
（1）管理HDFS的名称空间；
（2）配置副本策略；
（3）管理数据块（Block）映射信息；
（4）处理客户端读写请求。
2）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
（1）存储实际的数据块；
（2）执行数据块的读/写操作。
3）Client：就是客户端。
（1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
（2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；
（3）与DataNode交互，读取或者写入数据；
（4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
（5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；
4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
（1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ；
（2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
HDFS文件块大小（面试重点）
思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；
（受NameNode的限制）
（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
（受DataNode的限制）
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
1 HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在Hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M。
2 如果寻址时间约为10ms，即查找到目标block的时间为10ms。
3 寻址时间为传输时间的1%时，则为最佳状态。因此，传输时间=10ms/0.01=1000ms=1s
4 而目前磁盘的传输速率普遍为100MB/s。
5 block大小=1s*100MB/s=100MB
