Hadoop之HDFS
Hadoop分布式文件系统-HDFS结构
HDFS采用master/slave结构
HDFS组成角色及其功能
client：客户端–>负责读取与存储
NameNode：元数据节点–>存储元数据，放入内存里，操作比较快。
管理文件系统的Namespace元数据（管理一个目录树）
一个HDFS集群只有一个Active的NN
DateNode：数据节点–>存储数据
数据存储节点，保存和检索block
一个集群可以有多个数据节点
Secondary NameNode:从元数据节点(如果NameNode结束则Secondary NameNode不能正常运行)
合并NameNode的edit logs到fsimage文件中
辅助NN将内存中元数据信息持久化
HDFS副本机制（备份）----->将一个大文件分成多个数据块，防止荡机造成整个系统的崩溃
Block：数据块
HDFS最基本的存储单元
默认块大小：128 M（2.x）
副本机制
作用：避免数据丢失
副本数默认为3，可以自己调整
存放机制：
一个在本地机架节点
一个在同一个机架不同节点
一个在不同机架的节点
HDFS优缺点
HDFS优点：
高容错性
适合大数据处理
流式数据访问
可构架在廉价的机器上
HDFS缺点：
不适合低延时数据访问场景
不适合小文件存取场景
不适合并发写入，文件随机修改场景（同一时间只能一个用户来写）