1.HDFS设计基础与目标

(1)硬件错误是常态，因此需要冗余。
(2)流式数据访问。即数据批量读取而非随机读写，Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理。
(3)大规模数据集
(4)简单一致性模型。为了降低系统复杂度，对文件采用一次性写多次读的逻辑设计，即是文件一经写入，关闭，就再也不能修改。
(5)程序采用“数据就近”原则分配节点执行。

2.HDFS体系结构

• Namenode
• Datanode
• 事务日志
• 映像文件
• SecondaryNameNode
  

2.1Namenode

• ○管理文件系统的命名空间
• ○记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
• ○协调客户端对文件的访问
• ○记录命名空间内的改动或空间本身属性的改动
  -○Namenode使用事务日志记录HDFS元数据的变化。使用映像文件存储文件系统的命名空间，包括文件映射，文件属性等。

2.2Datanode

• ○负责所在物理节点的存储管理
• ○一次写入，多次读取（不修改）
• ○文件由数据块组成，典型代表的块大小为64MB
• ○数据块尽量散步到各个节点

3.读取数据流程

客户端要访问HDFS中的一个文件，
(1)从namenode获得组成这个文件的数据块位置列表，
(2)根据列表知道存储数据块的datanode，
(3)访问datanode获取数据。

namenode并不参与数据实际传输

4.HDFS的可靠性

• ○冗余副本策略
• ○机架策略
• ○心跳机制
• ○安全模式
• ○校验和
• ○回收站
• ○元数据保护
• ○快照机制

4.1冗余副本策略

(1)可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量
(2)所有数据块都有副本
(3)Datanode启动时，遍历本地文件系统，产生一份hdfs数据块和本地文件的对应关系列表(blockreport)汇报给namenode

4.2机架策略

(1)集群一般放在不同机架上，机架间带宽要比机架内带宽要小
(2)HDFS的“机架感知”
(3)一般在本机架存放一个副本，在其它的机架再存放别的副本，这样可以防止机架失效时丢失数据，也可以提高带宽利用率

4.3心跳机制

• namenode周期性从datanode接收心跳信号和块报告
• namenode根据块报告验证元数据
• 没有按时发送心跳的datanode会被标记为宕机，不会再给它任何I/O请求
• 如果datanode失效造成副本数量下降，并且低于预先设置的阈值，namenode会检测出这些数据块，并在合适的时机进行重新复制
• 引发重新复制的原因还包括数据副本本身损坏、磁盘错误、复制因子被增大等等

4.4安全模式

• namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段
• 安全模式阶段不会产生数据写
• 在此阶段namenode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的
• 在一定比例（可设置）的数据块被确定为”安全“后，再过若干时间，安全模式结束
• 当检测到副本数不足的数据块时，该块会被复制直到达到最小副本数

4.5校验和

• 在文件创立时，每个数据块都产生校验和
• 校验和会作为一个单独隐藏文件保存在命名空间空间下
• 客户端获取数据时可以检查校验和是否相同，从而发现数据块是否损坏
• 如果正在读取的数据块损坏，则可以继续读取其它的副本

4.6回收站

• 删除文件时，其实是放入回收站/trash
• 回收站里的文件可以快速恢复
• 可以设置一个时间阈值，当回收站里的文件的存放时间超过这个阈值，就被彻底删除，并且释放占用的数据块

4.7元数据保护

• 映像文件刚和事务日志是namenode的核心数据。可以配置为拥有多个副本
• 副本会降低namenode的处理速度，但增加安全性
• namenode依然是单点，如果发生故障要手工切换

4.8快照

• 支持存储某个时间点的映像，需要时可以使数据重返地球这个时间点的状态

5.HDFS文件操作

• 命令行方式
• API方式
  （这个具体操作留后再讨论）