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一、概述
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。----------来源于百度百科。
HDFS核心特性
- 硬件故障：故障的检测和自动快速恢复
- 数据访问：适合批量处理的一次写入，到处读取，而不是用户交互式的随机读写
- 大数据集：典型的HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被设计成支持大文件。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。不适用大量小文件的存储。
二、HDFS架构
架构 1.0
- DATANODE：负责文件数据的存储和读写操作，HDFS 将文件数据分割成若干数据块（Block），每个 DataNode存储一部分数据块，这样文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中。
- NameNode：负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，也就是文件路径名、数据块的 ID以及存储位置等信息，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色。
架构 2.0（高可用）
图上表述了一个集群大概的样子，有 3 个 DataNode（标准集群）, 有两个 NameNode，一个是Active, 一个是 Standby， 每个 NameNode 节点都有开启 ZKFailoverController（简写ZKFC）守护进程，有3个JournalNode。
它是如何达到高可用呢？ 1、首先，它有两个 NameNode，一个是 Active 的，一个是 Standby (备援状态)的，当 Active 宕机后，可以使用Standby的机器。 2、为了保证 Standby 的机器中，namespace和文件块与Active宕机之前一致，DataNode在向Active NameNode发送块的位置信息和“心跳”时，也要把这些信息发送给Standby NameNode，这样才能保证Standby中的文件块信息与Active NameNode中的数据一致。 3、为了保证 Standby NameNode 中的 namespace 与 Active NameNode 一致，Active NameNode 需要把所有对 namespace进 行的操作都要记录到 JournalNode. 4、作为Standby 的NameNode只要监控到JournalNode中namespace有更改日志，就合并到当前namespace，以保证 namespace 与 Active Namenode 一致。
三、HDFS 的运维
关键的配置文件
常见指令
命令格式：hdfs dfs [-operation] [option] [path_local] [path_hdfs]
复制代码安全模式
NN进程启动，此时NN正在从 fsimage 和 edits 日志文件加载系统信息（准确的说，应该是正在合并 fsimage 和 edits），并等待各 DN 上报各自数据块状态。然后 NN 自动进入安全模式检查数据块完整性。安全模式状态下的HDFS是不能执行写入操作，但可以执行读操作，检查结束并等到hadoop集群完成启动后退出安全模式。
副本率 = 实际副本数 除以 配置副本数，最低副本率可以在配置文件的 “dfs.namenode.safemode.threshold-pct” 配置项配置，表示当实际的副本率小于该值时，NN 就会自动在其他 DN 节点上复制副本。
启动安全模式：
hdfs dfsadmin -safemode enter
复制代码查看安全模式
hdfs dfsadmin -safemode get
复制代码关闭安全模式
hdfs dfsadmin -safemode leave
复制代码