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1.1 背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围存不下了，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。
学术一点的定义就是：分布式文件系统是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件 的系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。分布式文件管理系统很多，HDFS 只是其中一种。适用于一次写入、多次查询的情况，不支持并发写情况，小文件不合适。因为小文件也占用一个块，小文件越多（1000个1k文件）块越 多，NameNode压力越大。
1.2 HDFS是什么
我们通过hadoop shell上传的文件是存放在DataNode的block中，通过linux shell是看不到文件的，只能看到block。可以一句话描述HDFS：把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中。在这里，出现了三个关键词：文件、节点、数据块。HDFS就是围绕着这三个关键词设计的，我们在学习的时候也要紧抓住这三个关键词来学习。
(1) 概述
NameNode的作用是管理文件目录结构，接受用户的操作请求，是管理数据节点。名字节点维护两套数据：
① 文件目录与数据块之间的关系。是静态的，存放在磁盘上的，通过fsimage和edits文件来维护。
② 数据块与节点之间的关系。不持久放到到磁盘，每当集群启动的时候，会自动建立这些信息，所以一般都放在内存中。
所以他是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表，接收用户的操作请求。
文件包括：
① fsimage（文件系统镜像）:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
② edits:操作日志文件。
③ fstime:保存最近一次checkpoint的时间
以上这些文件是保存在linux的文件系统中
(2) 特点
是一种允许文件网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。
① 通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。
② 容错。即使系统中有某些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。
③ 适用于一次写入、多次查询的情况，不支持并发写情况，小文件不合适
(3) 目录结构
a) 既然NameNode维护这么多的信息,那么这些信息都存放在哪里呢?
在hadoop源代码中有个文件叫做hdfs-default.xml，如图3.1所示。
图 3.1
b) 打开这个文件
在第149行和第158行，有两个配置信息，一个是dfs.name.dir，另一个是dfs.name.edits.dir。这两个文件表示的是NameNode的核心文件fsimage和edits的存放位置，如图3.2所示。
图 3.2
在对应配置的value值有${}，这是变量的表示方式，ER表达式，在程序读取文件时，会把变量的值读取出来。那么，第150行的变量hadoop.tmp.dir的值(即hadoop临时存储路径)，如图3.3所示。
图 3.3
但是在我们在上一章的配置文件core-site.xml中，配置的值是/usr/local/hadoop/tmp。
c) 我们可以进入linux文件系统
执行命令 cd /usr/local/hadoop/conf,more core-site.xml查看到如图3.3所示的内容。
图 3.4
可以看出，这两个文件的存储位置是在linux文件系统的/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name目录下。
d) 我们进入这个目录
查看这个目录的内容，如图3.5所示。
图 3.5
从图中可知，NameNode的核心文件fsimage和edits的存放在current目录下，与此同时name目 录下有一个文件in_use.lock而查看其内容的时候发现，内容为空，也就是说只能有一个Namenode进程能够访问该目录，读者可以自己试一下， 当没有开启hadoop时，该目录下是没有文件in_use.lock 的，当hadoop启动以后才会生成该文件。
e) 文件fsimage件
这个文件非常重要，丢失的话，Namenode无法使用，那么如何防止该文件丢失而造成不良后果呢。我可以下再次看一下hdfs-default.xml中的一段代码如图3.6所示。
图 3.6
由其中的描述可知，该变量，决定DFS NameNode 的NameTable(fsimage)应该在本地文件系统上的存储位置。如果这是一个用逗号分隔的列表的目录，那么nametable，会被复复制到所 有的目录中,来冗余（备份来保证数据的安全性）。如${hadoop.tmp.dir}/dfs/name，~/name2，~/name3，~ /name4。那么fsimage会分别复制到~/name1，~/name2，~/name3，~/name4目录中。所以这些目录一般是在不同的机 器,不同的磁盘，不同的文件夹上，总之越分散越好，这样能保证数据的安全性。有人会问在多台机上怎么实现呢？其实在Linux中有nfs文件共享系统，这 里不做详述。
f) 看一下edits的描述
查看一下hdfs-default.xml中的一段代码如图3.7所示
图 3.7
由其中的描述可知，该变量，决定DFSNameNode的存储事务文件（edits）在本地文件系统上的位置。如果这是一个以逗号分隔的目录列表，那么，事务文件会被复制所有的目录中,来冗余。默认值是dfs.name.dir一样。（edit保存事务过程）
(1) 概述
DataNode的作用是HDFS中真正存储数据的。
(2) block
① 如果一个文件非常大，比如100GB，那么怎么存储在DataNode中呢？DataNode在存储数据的时候是按照block为单位读写数据的。block是hdfs读写数据的基本单位。
② 假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每64MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是64MB大小。
a) 我们看一下org.apache.hadoop.hdfs.protocol.Block类，这里面的属性有以下几个，如图4.1所示。
图4.1
由上图可知，类中的属性没有一个是可以存储数据的。 所以block本质上是一个逻辑概念，意味着block里面不会真正的存储数据，只是划分文件的。
b) 为什么一定要划分为64MB大小呢？
因为这是在默认配置文件中设置的，我们查看core-default.xml文件，如图4.2所示。
图4.2
上图中的参数ds.block.name指的就是block的大小，值是67 108 864字节，可以换算为64MB。如果我们不希望使用64MB大小，可以在core-site.xml中覆盖该值。注意单位是字节。
(3) 副本
a) 副本就是备份，目的当时是为了安全。正是因为集群环境的不可靠，所以才使用副本机制来保证数据的安全性。
b) 副本的缺点就是会占用大量的存储空间。副本越多，占用的空间越多。相比数据丢失的风险，存储空间的花费还是值得的。
c) 那么，一个文件有几个副本合适呢？我们查看hdfs-default.xml文件，如图4.3所示。
图4.3
从图4.3中可以看到，默认的副本数量是3。意味着HDFS中的每个数据块都有3份。当然，每一份肯定会尽力分配在不同的DataNode服务器中。试想：如果备份的3份数据都在同一台服务器上，那么这台服务器停机了，是不是所有的数据都丢了啊？
(4) 目录结构
a) DataNode是按block来划分文件的
那么划分后的文件到底存放在哪里哪？我们查看文件core-default.xml，如图4.4所示。
图4.4
参数dfs.data.dir的值就是block存放在linux文件系统中的位置。变量hadoop.tmp.dir的值前面已经介绍了，是 /usr/local/hadoop/tmp，那么dfs.data.dir的完整路径是/usr/local/hadoop/tmp/dfs /data。通过linux命令查看，结果如图4.5所示。
b) 上传一个文件
我们首先点击PieTTY打开另一个Linux终端，上传一个文件 jdk-6u24-linux-i586.bin，文件大小为 84927175k，如图4.5所示。
图4-5
然后我们可以在原来终端，查看上传文件，就是在该Linux文件系统的/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data目录下，如图4.6所示
图 4.6
上图中以“blk_”开头的文件就是存储数据的block。这里的命名是有规律的，除了block文件外，还有后缀是“meta”的文件，这是block的源数据文件，存放一些元数据信息。因此，上图中只有2个block文件。
HA的一个解决方案。但不支持热备。配置即可。由于数据操作越多edits文件膨胀越大，但不能让他无限的膨胀下去，所以要把日志过程转换出来放到 fsimage中。由于NameNode要接受用户的操作请求，必须能够快速响应用户请求，为了保证NameNode的快速响应给用户，所以将此项工作交 给了SecondaryNode，所以他也备份一部分fsimage的一部分内容。
执行过程：从NameNode上下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，同时重置NameNode的edits.默认在安装在NameNode节点上，但这样...不安全！
合并原理如图5.1所示。
参考：http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/3977896.html
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Alight/p/4459937.html
