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随着社会的进步，需要处理数据量越来越多，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，但是却不方便管理和维护—>因此，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，于是就产生了分布式文件管理系统，英文名成为DFS（Distributed File System）。
那么，什么是分布式文件系统？简而言之，就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间。它最大的特点是“通透性”，DFS让实际上是通过网络来访问文件的动作，由用户和程序看来，就像是访问本地的磁盘一般（In other words,使用DFS访问数据，你感觉不到是访问远程不同机器上的数据）。
图1.一个典型的DFS示例
作为Hadoop的核心技术之一，HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是分布式计算中数据存储管理的基础。它所具有的高容错、高可靠、高可扩展性、高吞吐率等特性为海量数据提供了不怕故障的存储，也为超大规模数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
图2.Hadoop HDFS的LOGO
提到HDFS，不得不说Google的GFS。正是Google发表了关于GFS的论文，才有了HDFS这个关于GFS的开源实现。
（1）硬件错误是常态而不是异常；（最核心的设计目标—>HDFS被设计为运行在众多的普通硬件上，所以硬件故障是很正常的。因此，错误检测并快速恢复是HDFS最核心的设计目标）
（2）流式数据访问；（HDFS更关注数据访问的高吞吐量）
（3）大规模数据集；（HDFS的典型文件大小大多都在GB甚至TB级别）
（4）简单一致性模型；（一次写入，多次读取的访问模式）
（5）移动计算比移动数据更为划算；（对于大文件来说，移动计算比移动数据的代价要低）
HDFS是一个主/从（Master/Slave）式的结构，如下图所示。
图3.HDFS的基本架构
从最终用户的角度来看，它就像传统的文件系统一样，可以通过目录路径对文件执行CRUD（增删查改）操作。但由于分布式存储的性质，HDFS拥有一个NameNode和一些DataNodes。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。客户端通过同NameNode和DataNode的交互访问文件系统→客户端联系NameNode以获取文件的元数据，而真正的I/O操作是直接和DataNode进行交互的。
下面我们再来看看HDFS的读操作和写操作的流程：
①读操作
图4.HDFS的读操作
客户端要访问一个文件，首先，客户端从NameNode中获得组成该文件数据块位置列表，即知道数据块被存储在哪几个DataNode上；然后，客户端直接从DataNode上读取文件数据。在此过程中，NameNode不参与文件的传输。
②写操作
图5.HDFS的写操作
客户端首先需要向NameNode发起写请求，NameNode会根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。最后，Client（开发库）将文件划分为多个文件块，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
下面我们看看NameNode和DataNode扮演什么角色，有什么具体的作用：
（1）NameNode
NameNode的作用是管理文件目录结构，是管理数据节点的。NameNode维护两套数据：一套是文件目录与数据块之间的关系，另一套是数据块与节点间的关系。前一套是静态的，是存放在磁盘上的，通过fsimage和edits文件来维护；后一套数据时动态的，不持久化到磁盘，每当集群启动的时候，会自动建立这些信息。
（2）DataNode
毫无疑问，DataNode是HDFS中真正存储数据的。这里要提到一点，就是Block（数据块）。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，以此类推，可以划分出很多的Block。每个Block就是64MB（也可以自定义设置Block大小）。
（3）典型部署
HDFS的一个典型部署是在一个专门的机器上运行NameNode，集群中的其他机器各运行一个DataNode。（当然，也可以在运行NameNode的机器上同时运行DataNode，或者一个机器上运行多个DataNode）一个集群中只有一个NameNode（但是单NameNode存在单点问题，在Hadoop 2.x版本之后解决了这个问题）的设计大大简化了系统架构。
HDFS具备了较为完善的冗余备份和故障恢复机制，可以实现在集群中可靠地存储海量文件。
（1）冗余备份：HDFS将每个文件存储成一系列的数据块（Block），默认块大小为64MB（可以自定义配置）。为了容错，文件的所有数据块都可以有副本（默认为3个，可以自定义配置）。当DataNode启动的时候，它会遍历本地文件系统，产生一份HDFS数据块和本地文件对应关系的列表，并把这个报告发送给NameNode，这就是报告块（BlockReport），报告块上包含了DataNode上所有块的列表。
（2）副本存放：HDFS集群一般运行在多个机架上，不同机架上机器的通信需要通过交换机。通常情况下，副本的存放策略很关键，机架内节点之间的带宽比跨机架节点之间的带宽要大，它能影响HDFS的可靠性和性能。HDFS采用一种称为机架感知（Rack-aware）的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。在大多数情况下，HDFS副本系数是默认为3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上，一个副本存放在同一个机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。机架的错误远远比节点的错误少，所以这种策略不会影响到数据的可靠性和可用性。
图6.副本存放的策略
（3）心跳检测：NameNode周期性地从集群中的每个DataNode接受心跳包和块报告，NameNode可以根据这个报告验证映射和其他文件系统元数据。收到心跳包，说明该DataNode工作正常。如果DataNode不能发送心跳信息，NameNode会标记最近没有心跳的DataNode为宕机，并且不会给他们发送任何I/O请求。
（4）安全模式
（5）数据完整性检测
（6）空间回收
（7）元数据磁盘失效
（8）快照（HDFS目前还不支持）
（1）列出文件目录：hadoop fs -ls 目录路径
查看HDFS根目录下的目录：hadoop fs -ls /
递归查看HDFS根目录下的目录：hadoop fs -lsr /
（2）在HDFS中创建文件夹：hadoop fs -mkdir 文件夹名称
在根目录下创建一个名称为di的文件夹：
（3）上传文件到HDFS中：hadoop fs -put 本地源路径 目标存放路径
将本地系统中的一个log文件上传到di文件夹中：hadoop fs -put test.log /di
*PS:我们通过Hadoop Shell上传的文件是存放在DataNode的Block（数据块）中的，通过Linux Shell是看不到文件的，只能看到Block。因此，可以用一句话来描述HDFS：把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中。
（4）从HDFS中下载文件：hadoop fs -get HDFS文件路径 本地存放路径
将刚刚上传的test.log下载到本地的Desktop文件夹中：hadoop fs -get /di/test.log /home/hadoop/Desktop
（5）直接在HDFS中查看某个文件：hadoop fs -text(-cat) 文件存放路径
在HDFS查看刚刚上传的test.log文件：hadoop fs -text /di/test.log
（6）删除在HDFS中的某个文件(夹)：hadoop fs -rm(r) 文件存放路径
删除刚刚上传的test.log文件：hadoop fs -rm /di/test.log
删除HDFS中的di文件夹：hadoop fs -rmr /di
（7）善用help命令求帮助：hadoop fs -help 命令
查看ls命令的帮助：hadoop fs -help ls
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yangxiao99/p/4605116.html
