Hadoop系列 (三)：HDFS详细介绍_冷备份和热备份是hdfs的内容吗

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HDFS简介

HDFS（ Hadoop Distributed File System ），意为：Hadoop分布式文件系统。是Apache Hadoop核心组件之一，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。

用于存储和管理文件，通过统一的命名空间（类似于本地文件系统的目录树）。

HDFS是分布式的，服务器集群中各个节点都有自己的角色和职责。

HDFS基本概念

1. HDFS是用Java语言实现的、分布式的、可扩展的文件系统。

2. HDFS是Hadoop的三大核心（HDFS、MapReduce、YARN）和四大模块（Hadoop Common、Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN）之一。

3. HDFS主要应用于海量数据的存储。

4. HDFS的基本存储单位：块，块是最小的数据读写单位，默认存储块大小为128M。块的大小可以在配置文件hdfs-site.xml中修改。块的默认单位是Byte，每个块都有自己的全局唯一ID。HDFS就是以块为单位在集权服务器上分配存储的。

5. 块的好处就是：一个文件的大小可以大于集群中任一磁盘容量；块适合于数据备份，极大的提高了集群的容错能力和可用性。

分布式文件系统特点

1. 高可靠：按位存储，就近原则分配数据，会把数据分配到离它最近的数据节点（DateNode）上。

2. 高扩展：集群节点可以根据业务需求随时扩展和缩减。

3. 高效性：可以在各个集群节点之间动态移动数据，保证集群各节点之间的动态平衡。

4. 高容错：自动保存多个副本（默认3个，可自行修改），并且能够将失败的任务重新分配，解决故障，成本低。

5. 不适合存储小文件

6. 不适合低延迟的数据访问（多用于离线数据分析）

HDFS设计目标

1. 故障检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。因为HDFS可能有成百上千的服务器组成，每一个组件都有可能出现故障。

2. 相较于数据访问的反应时间，更注重数据访问的高吞吐量。HDFS被设计成用于批处理，而不是用户交互式的。

3. 典型的HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件（Large Data Sets） 。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。

HDFS架构

HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。

1. NameNode： 是Master节点，中心服务器。管理数据映射，处理客户端的读写请求，配置副本策略。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录
2. DataNode： 是Slave节点，负责存储client发来的数据，执行读写操作。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
3. SecondaryNameNode： 分担NameNode工作量，是NameNode的冷备份。
4. 热备份： 系统处于正常运转状态下的备份，假如b是a的热备份，一旦a出现故障，b可以马上运行代替工作。
5. 冷备份： 与热备份对应，一旦a出现故障，冷备份c不能马上代替a,但c上存储a的一些信息，可以减少损失。
6. edits： 元素据的操作日志。
7. fsimage： 是内存命名空间元数据在外存的镜像文件。
8. editlog： 是各种元数据操作的 write-ahead-log 文件，在体现到内存数据变化前首先会将操作记入 editlog 中，以防止数据丢失。

注：fsimage 和 editlog是在磁盘保存两个元数据管理文件

HDFS应用场景

适合场景：大文件、数据流式访问、一次写入多次读取、高容错等。

不适合场景：小文件、交互式访问、频繁修改、低延迟处理等。

HDFS三大组件

NameNode

NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。

NameNode的工作机制如下：

1. 第一