简述HDFS架构——入门了解_简述hdfs的存储架构中各个组件的作用以及namenode中元数据文件的合并策略

HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统。

HDFS只是分布式文件系统中的一种。

产生背景：

        随着数据量越来越大，一个操作系统已经很难存下所有数据，此时就需要将数据分配到多个操作系统的磁盘中进行管理和维护。由于无法对多个操作系统上的文件进行高效的管理和维护，因此产生了分布式文件系统。

定义：

        HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件位置，由许多服务器联合起来实现文件管理功能，并且集群中的服务器各自有各自的角色。

HDFS的优点：

1. 高容错性：数据会自动保存多个副本，当某一个副本丢失后，它可以自动恢复。
2. 适合处理大数据：可处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据，也能处理百万规模以上数量的文件。
3. 可搭建在廉价的机器上，通过多个副本的机制，增加了可靠性。

HDFS的缺点：

1. 不适合低延时数据访问：比如无法像操作数据库一样在毫秒级内得到结果反馈。
2. 无法高效的对大量小文件进行存储：对于每个文件，NameNode都会用内存来存储文件的元数据（文件名、文件目录结构、文件属性和块信息等），小文件和大文件一样都存储了这种元数据信息，但是内存大小是有限的，如果主要存储小文件会失去HDFS存储海量数据的优势（针对小文件，我们可以采用文件合并的思想来解决此问题）。另外，小文件存储的寻址时间会超过读取时间，违反了HDFS的设计目标，寻址时间为传输时间的1%时属于最佳状态。
3. 不支持并发写入、文件随机修改：文件只能有一个写，不能多个线程同时操作，只支持对文件内容进行追加，不支持对文件内容进行随机修改。

使用场景：

        适合一次写入数据，多次读出的操作场景，且不支持文件修改（只能追加内容）。适合数据分析、离线操作等。

HDFS的组成架构：

1. NameNode（HDFS中的老大哥）：管理者。管理HDFS的名称空间；副本分配策略管理；管理元数据信息；处理来自用户的请求。
2. DataNode（HDFS中的小弟）：负责执行命令。存储具体数据块；执行数据的写入\读出操作。
3. SecondaryNameNode（NameNode的秘书）：辅助NameNode。定期合并Fsimage和Edits，并发送给NameNode；在必要情况下，可以辅助恢复NameNode（不太可靠，不能保证完全恢复）。