Hadoop分布式文件系统（HDFS）简介

HDFS是Hadoop分布式计算框架的一部分，它是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集并提供高吞吐量的数据访问。

HDFS的设计目标

HDFS的设计目标是提供可靠的、高吞吐量的数据访问，适合用于大型数据集的应用程序。具体设计目标如下：

• 存储海量数据：HDFS可以存储数以千计的节点上的PB级数据。
• 处理海量数据：HDFS可以处理海量的数据集，亿级别的文件数、千万亿级别的文件大小。
• 高吞吐量数据访问：HDFS可以以超高的吞吐量访问数据，支持多节点的数据并行读取和写入。
• 可靠性：为了保证数据安全，HDFS采用了多个备份来保存数据，在节点故障或数据损坏时能够快速恢复数据。

HDFS的架构

HDFS采用了Master/Slave的架构，具体包括以下组件：

• NameNode（主节点）：用于存储文件系统的元数据信息。其中包括文件的目录结构、文件的属性、文件与Block的映射关系等。它是整个文件系统的核心节点。
• DataNode（从节点）：实际上存储着HDFS中的数据，存储着本地Block和Meta数据信息。
• Secondary NameNode（辅助节点）：用于帮助NameNode管理和备份NameNode上的元数据信息。

以下是HDFS的架构示意图：

HDFS的数据存储方式

HDFS将文件拆分成多个Block存储在不同的DataNode上，每个Block的大小默认为128MB，也可以通过配置文件进行修改。以下是HDFS的文件读取流程：

• 应用程序通过HDFS Client API向NameNode发送文件的读请求。
• NameNode返回文件的Block信息给客户端。
• 客户端通过与DataNode直接通信，获取相应的Block。
• 客户端根据Block信息将所有Block拼接成完整的文件，完成读取操作。

以下是HDFS的文件写入流程：

• 应用程序通过HDFS Client API向NameNode发送文件的写请求。
• NameNode返回文件的Block信息给客户端。
• 客户端通过与DataNode直接通信，将数据分成多个Block进行存储。
• DataNode完成Block的接收并确认存储完好后，返回成功信息给客户端。
• 客户端将Block信息发送给NameNode，NameNode更新文件的元数据信息，完成写入操作。

总结

HDFS是Hadoop分布式计算框架的核心组件之一，能够存储PB级别的数据集，并以超高的吞吐量进行数据读写操作。在大数据领域得到了广泛的应用，也成为了分布式存储领域中的代表作之一。