本篇教程探讨了大数据技术 hadoop学习之hdfs文件系统，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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一、hdfs的概念
　　Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
　　什么是文件系统呢，其实我们最熟悉的windows用的是NTFS文件系统，linux用的是EXT3等等的，那归根结底不管什么存储方式，不同的文件系统里面存储文件是什么形式，它都是用来存储文件的，那么HDFS也是一样的，那我们就可以把它理解为类似于Win的HDFS的一种存储文件的方式。
二、hdfs实现思想和概念
　　
 
　　首先有一个概念叫分布式存储，它与普通的存储方式最大的区别在于，它将文件数据切分存放在多台服务器上面，从而减轻了一台服务器的存储压力。那么hdfs也是一种分布式存储的系统，具体怎么存储的如上图所示。
　　首先，我们又ABCD四个存储的服务器，有一个待存储的文件叫cls.avi，那么既然是分布式存储的，那么我们可以先将带存储文件切分为4块，在图中以1234个小方块表示，那么，我们可以将1234分别先存储到ABCD四个服务器里面，然后ABCD分别用NTFS将其保存起来。
　　那么这样初步实现了将数据分块存储，然后需要取数据的时候，从四台服务器将数据取出来然后拼接起来，这样就初步实现了数据分布化。但是这样存储面临一种问题，也就是说，如果我其中的一台服务器，比如说A坏掉了，那么最终我取出来的文件便会不全，那么为了解决这种问题，hdfs将文件的块存储在多台服务器里面，如上图中，块1存储在ABC，块2存储在ABD等等，那么如果说，我想取出块1，那么即便A坏了，我也可以从BC里面取，那么最终我取出来的数据还是完整的。
　　接着，还有一个问题，我是如何知道哪些块存储在哪些服务器上面的呢？那么hdfs提供了一个类似于路由服务器的功能，也就是所谓的namenode，前面所说的存储的服务器叫做datanode。那么namenode主要的功能便是，在数据块被存储的时候，将数据存储信息记录下来，比如说块1：ABC，块2:ABD等等，那么到客户端需要取出数据的时候，可以根据这些存储信息去对应的服务器上面获取数据即可，而且我们不太需要关心namenode的并发压力问题，因为这些存储信息的大小都会很小，不像datanode那样需要存储数据块。
三、总结
　　1.hdfs是通过分布式集群来存储文件的，文件被存储的时候分块多个block块
　　2.某一个block块存储在多台数据服务器datanode里面的
　　3.block块于datanode的存储关系是映射的，信息存储在namenode里面
　　4.这样存储的好处是其中一台机器发生故障，不会影响到数据的存储与读取
　　hdfs主要是负责存储，那么如何快速的将这些存储的大量数据读取并且返回给客户端，那么便是MapReduce需要去做的了。博主也是刚刚接触hadoop不久，上面的只是博主个人所学的见解，如果有不对的地方，还请大家多多指教。    

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