探索HDFS：分布式文件系统的关键特性与实现

单元5主要探讨了分布式文件系统Hadoop Distributed File System (HDFS)的相关知识。HDFS是Apache Hadoop生态系统的核心组件，专为大规模数据处理和存储而设计，特别适用于廉价硬件环境，强调高吞吐量和容错性。以下是本单元的主要知识点： 1. **HDFS简介**： - HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储海量数据，支持流式数据访问，通过将大文件拆分成数据块并分布在多台服务器上，实现高可用性和容错性。 - 它是Hadoop中的基础组件，为MapReduce等计算模型提供数据存储支持。 2. **HDFS体系结构**： - **名称节点**：作为中心管理服务器，负责维护文件系统的命名空间（目录、文件和数据块）以及客户端的文件访问控制。 - **数据节点**：运行在集群中的各个节点上，负责处理读写请求，执行数据块的创建、删除和复制操作，数据实际保存在本地Linux文件系统中。 - 在早期版本中，HDFS仅有一个单一的名称节点，但在现代版本中，可能会有多个备份以提高可用性。 3. **核心概念**： - **数据块**：HDFS将文件划分为固定大小的数据块，通常每个块大小为64MB或128MB，以便于分布式存储和并行处理。 - **名称节点和数据节点**：名称节点负责元数据管理，数据节点存储实际数据，通过名称节点协调数据块的分布和复制。 4. **文件存储原理**： - **冗余数据保存**：为了提高数据的可靠性，HDFS通常会在多个数据节点上存储数据的副本，即使某个节点故障，数据仍可从其他节点恢复。 - **数据存取策略**：默认情况下，数据节点分布在不同的机架上，以利用不同机架间的带宽，同时确保故障容错性。读取时，可以通过多个机架并行操作以提高性能。 5. **操作命令和API**： - 学习如何使用HDFSShell进行基本的文件系统操作，如文件上传、下载、列出目录等。 - 掌握通过Java API进行高级操作，包括创建、读写、删除HDFS文件和目录。 6. **实战技能**： - 安装和配置Eclipse集成开发环境，以便在开发环境中集成和使用HDFS。 - 熟练运用HDFS的API进行编程，实现大规模数据处理和存储任务。 通过本单元的学习，学生将深入理解HDFS的工作原理、体系结构以及如何在实际项目中有效地管理和操作Hadoop分布式文件系统。