大数据：Hadoop（HDFS 的设计思路、设计目标、架构、副本机制、副本存放策略）

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一、HDFS 的设计思路

　1）思路

• 切分数据，并进行多副本存储；

　2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题

• 

• 缺点

1. 不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；
2. 存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低；

二、HDFS 的设计目标

• Hadoop Distributed File System（HDFS）：源于Google 的 GFS 论文；

• 设计目标

1. 分布式存储：根据需要，水平横向增加节点；
2. 运行在普通廉价的硬件上
3. 易扩展、为用户提供性能不错的（如果廉价的硬件损坏，不会给用户带来严重损失）文件存储服务；

三、HDFS架构

• 一般一个 HDFS 的集群，由一个 NameNode（NN） 和 多个 DataNodes（DN） 组成；一般 NameNode 和 DataNodes 部署在不同的节点上；

• NameNode：

• 管理文件系统的 namespace，以及客户端对文件的访问；

• 功能：

1. 负责客户端请求的响应；
2. 负责源数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DataNode）的管理；

• DataNodes

• 操作bolck的；一般每个节点有一个 DataNodes（集群上有几个节点，就对应有几个DataNodes，也一个节点也可以运行多DataNodes，不过一般不采用，使用一对一），管理文件应该存储到哪个节点上；

• 功能：

1. 存储用户的文件对应的数据块（Block）；
2. 定期向NameNode发送本身及其所有的block信息，健康状况；

• Blocks 是根据blocksize进行切分的；（blocksize=128M，130M==>128M + 2M）
• namespaces：操作文件的；打开、关闭、重命名文件，或者重命名目录；
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• 四、HDFS 的副本机制

• HDFS 支持多层级文件存储（文件夹里有其它文件夹），
• 对文件系统命名空间做的任何操作，都会被记录到 NameNode 中；
• 一个文件的所有 Block，除了最后一个Bolck，其它所有Block的大小都是一样的（与 Blocksize 相同）；

• 五、HDFS 的副本存放策略

•  一般默认存放 3 份副本：也是容错安全考虑
• 第一个副本默认存放在当前操作的节点上；
• 第二个副本存放在不同与当前节点所在机架的某一个节点上；
• 第三个副本存放在与第二个副本相同机架的不同节点上；
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大数据：Hadoop（HDFS 的设计思路、设计目标、架构、副本机制、副本存放策略）

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