Hadoop 的介绍如下：
Hadoop 主要的组成部分有如下四个：
- Hadoop Common：支持其他 Hadoop 模块的通用程序。
- Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
- Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
- Hadoop MapReduce：基于 YARN 的系统，用于并行处理大型数据集。
之前已经学习过 YARN 和 MapReduce：
今天学习 HDFS。欢迎点击此处关注公众号。
1.HDFS 概念
Hadoop Distributed File System - Hadoop 分布式文件系统。
场景：适用于一次写入，多次读出，不支持修改。
优点：高容错（多个副本）、适合大数据、构建在廉价机器上。
缺点：不适合低延迟访问、不适合大量小文件（NameNode 内存限制）、不支持并发写入、不支持随机修改。
2.HDFS 数据流
2.1 写入流程
- 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
- NameNode 返回是否可以上传。
- 客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。
- NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。
- 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据，dn1 收到请求会继续调用 dn2，然后 dn2 调用 dn3，将这个通信管道建立完成。
- dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。
- 客户端开始往 dn1 上传第一个 Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以 Packet 为单位，dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答。
- 当一个 Block 传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务器。（重复执行 3-7 步）。
2.2 副本节点选择
- 第一个副本在 Client 所处节点上。
- 第二、三个副本在另一个机架的随机节点上。
2.3 读取流程
- 客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。
- 挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
- DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。
- 客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
3.NameNode 和 SecondaryNameNode
3.1 NN 和 2NN 工作机制
第一阶段：NameNode 启动
-
第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
- Fsimage：NameNode 内存中元数据序列化后形成的文件。是 HDFS 中元数据的一个永久性的检查点，包括文件目录和文件 inode 的序列化信息。
- Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。
- 由于 Edits 中记录的操作会越来越多，Edits 文件会越来越大，导致 NameNode 在启动加载 Edits 时会很慢，所以需要对 Edits 和 Fsimage 进行合并（所谓合并，就是将 Edits 和 Fsimage 加载到内存中，照着 Edits 中的操作一步步执行，最终形成新的 Fsimage）。
-
客户端对元数据进行增删改的请求。
-
NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。
-
NameNode 在内存中对元数据进行增删改。
第二阶段：Secondary NameNode 工作
- Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode 是否检查结果。
- Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
- NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
- 将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
- Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
- 生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
- 拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
- NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。
3.2 NameNode 故障处理
方法 1：将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 NameNode 存储数据的目录。
- kill -9 NameNode 进程
- 删除 NameNode 存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name）
- 拷贝 SecondaryNameNode 中数据到原 NameNode 存储数据目录
- 重新启动 NameNode
方法 2：使用 -importCheckpoint 选项启动 NameNode 守护进程，从而将 SecondaryNameNode 中数据拷贝到 NameNode 目录中。
4.DataNode 工作机制
4.1 工作机制
- 一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
- DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（1小时）的向 NameNode 上报所有的块信息。
- 心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
- 集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
4.2 数据完整性
- 当 DataNode 读取 Block 的时候，它会计算 CheckSum。
- 如果计算后的 CheckSum 与 Block 创建时值不一样，说明 Block 已经损坏。
- Client 读取其他 DataNode 上的 Block。
- DataNode 在其文件创建后周期验证 CheckSum。
- 常见的校验算法 crc（32），md5（128），sha1（160）