一、Hadoop HDFS的架构
HDFS：Hadoop Distributed File System，分布式文件系统
１，NameNode
- 存储文件的metadata，运行时所有数据都保存到内存，整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小
- 一个Block在NameNode中对应一条记录（一般一个block占用150字节），如果是大量的小文件，会消耗大量内存。同时map task的数量是由splits来决定的，所以用MapReduce处理大量的小文件时，就会产生过多的map task，线程管理开销将会增加作业时间。处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。因此Hadoop建议存储大文件
- 数据会定时保存到本地磁盘，但不保存block的位置信息，而是由DataNode注册时上报和运行时维护（NameNode中与DataNode相关的信息并不保存到NameNode的文件系统中，而是NameNode每次重启后，动态重建）
- NameNode失效则整个HDFS都失效了，所以要保证NameNode的可用性
２，Secondary NameNode
定时与NameNode进行同步（定期合并文件系统镜像和编辑日志，然后把合并后的传给NameNode，替换其镜像，并清空编辑日志，类似于CheckPoint机制），但NameNode失效后仍需要手工将其设置成主机．
３，DataNode
- 保存具体的block数据
- 负责数据的读写操作和复制操作
- DataNode启动时会向NameNode报告当前存储的数据块信息，后续也会定时报告修改信息
- DataNode之间会进行通信，复制数据块，保证数据的冗余性
４，Block数据块
- 基本存储单位，一般大小为64M（配置大的块主要是因为：
1）减少搜寻时间，一般硬盘传输速率比寻道时间要快，大的块可以减少寻道时间；
2）减少管理块的数据开销，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；
3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本） - 一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。如果一个文件少于Block大小，那么实际占用的空间为其文件的大小
- 基本的读写单位，类似于磁盘的页，每次都是读写一个块
- 每个块都会被复制到多台机器，默认复制3份
- HDFS2.x以后的block默认128M
二、Hadoop 读文件
1，客户端向NameNode发送读取请求
2，NameNode返回文件的所有block和这些block所在的DataNodes（包括复制节点）
3，客户端直接从DataNode中读取数据，如果该DataNode读取失败（DataNode失效或校验码不对），则从复制节点中读取（如果读取的数据就在本机，则直接读取，否则通过网络读取）
三、Hadoop 写文件
1，客户端将文件写入本地磁盘的 HDFS Client 文件中
2，当临时文件大小达到一个 block 大小时，HDFS client 通知 NameNode，申请写入文件
3，NameNode 在 HDFS 的文件系统中创建一个文件，并把该 block id 和要写入的 DataNode 的列表返回给客户端
4，客户端收到这些信息后，将临时文件写入 DataNodes
（1） 客户端将文件内容写入第一个 DataNode（一般以 4kb 为单位进行传输）
（2） 第一个 DataNode 接收后，将数据写入本地磁盘，同时也传输给第二个 DataNode
（3）依此类推到最后一个 DataNode，数据在 DataNode 之间是通过 pipeline 的方式进行复制的
（4）后面的 DataNode 接收完数据后，都会发送一个确认给前一个 DataNode，最终第一个 DataNode 返回确认给客户端
（5）当客户端接收到整个 block 的确认后，会向 NameNode 发送一个最终的确认信息
（6）如果写入某个 DataNode 失败，数据会继续写入其他的 DataNode。然后 NameNode 会找另外一个好的 DataNode 继续复制，以保证冗余性
（6） 每个 block 都会有一个校验码，并存放到独立的文件中，以便读的时候来验证其完整性
5，文件写完后（客户端关闭），NameNode 提交文件（这时文件才可见，如果提交前，NameNode 垮掉，那文件也就丢失了。只保证数据的信息写到 NameNode 上，但并不保证数据已经被写到DataNode 中）