本篇教程探讨了大数据技术 HDFS学习，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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HDFS
1  HDFS是什么？
首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件
其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；
HDFS是分布式文件系统（多个datanode更亲切点吧）
2  设计思想以及特性
 设计思想：分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。
重要特性如下：
（1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M
（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data
（3）目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担
——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器
（4）文件的各个block的存储管理由datanode节点承担
---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication）
（5）HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。读的速度快。
3  在大数据系统中作用
为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务
4  工作机制

HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
NameNode负责管理整个文件系统的元数据
DataNode 负责管理用户的文件数据块
文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

5 读入数据的大体流程
 
客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件
6  写入数据大体流程
 
客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本
 
     

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