Hadoop分布式文件系统详解：NameNode与DataNode

"这篇文档是关于Hadoop的简介和复习指南，主要涵盖了HDFS(Hadoop分布式文件系统)的基础知识，包括HDFS的角色、特性和常用命令，以及文件的读写流程。文中还提到了启动HDFS时可能遇到的错误及其解决方法。" 在Hadoop生态系统中，HDFS是一个关键组件，设计用来处理和存储海量数据。它采用主从结构，由NameNode作为主节点，DataNode作为从节点。NameNode负责管理文件系统的元数据，包括文件的命名空间和访问控制信息，同时也协调客户端的读写操作。DataNode则是实际存储数据的地方，它们会存储Block块，并定期向NameNode报告其状态。 SecondaryNameNode并非NameNode的热备份，而是辅助角色，帮助NameNode定期合并编辑日志，减少NameNode重启时的恢复时间。这有助于保持NameNode的稳定运行。 HDFS的一个重要特点是文件的分块存储，每个Block块通常为128MB，且每个Block会有多个副本，以提高容错性。这种设计使得HDFS适合处理大规模数据集，但对小文件的管理和低延迟访问并不理想。 HDFS的读写流程涉及以下步骤：客户端首先向NameNode发送请求；NameNode检查文件是否存在及权限；客户端切分文件并请求写入Block；NameNode返回可用DataNode列表；客户端选择最近的DataNode开始写入，并通过pipeline方式将数据流式传输到各个DataNode，直至最后一个DataNode确认存储成功并回传确认信息给客户端。 在实践中，启动HDFS可能会遇到错误，如描述中的"启动完后，datanode的主机上没有出现datanode进程"。这个问题通常是由于NameNode和DataNode之间的ID不匹配导致的。解决方法是删除两个节点的临时文件目录，重新初始化NameNode，然后启动HDFS服务。 Hadoop的HDFS提供了一种可靠的分布式文件系统解决方案，通过分布式存储和计算能力，能够有效地处理大数据的挑战。然而，正确理解和解决可能出现的问题，如配置错误和进程同步问题，是确保Hadoop集群正常运行的关键。