HDFS：通用硬件上的高可用分布式文件系统与设计原则

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是专为运行在通用硬件环境中的大规模分布式数据存储而设计的。它的核心理念是处理硬件故障的高容错性和高吞吐量的数据访问，使得它能在廉价硬件上部署，特别适合处理大规模数据集。 HDFS的架构设计着重于以下几个方面： 1. 容错性：由于硬件故障是常态，HDFS构建在分布式环境中，每个服务器只存储部分数据，确保即使单个节点故障，数据仍可从其他节点恢复。其核心目标是通过分布式存储和错误检测机制，实现快速且自动的故障恢复。 2. 流式数据访问：HDFS注重的是批量数据处理而非实时交互，它牺牲了一些POSIX约束以优化数据的高速读取。这允许系统能够处理大量数据，如文件大小可达GB至TB级别，且能支持数百个节点的集群扩展。 3. 大规模数据集支持：HDFS专为大规模数据集设计，文件数量庞大，单个实例可以处理数千万个文件。系统的目标是提供高数据传输带宽，支持高效的文件存储。 4. 简单一致性模型：HDFS采用“一次写入，多次读取”模型，文件创建后很少进行修改，简化了数据一致性问题，有利于高吞吐量的数据访问。这种模型适用于像MapReduce和网络爬虫这样的应用。 5. 移动计算原则：HDFS强调将计算任务移动到数据附近，即所谓的“移动计算”，在数据规模达到海量时，这种策略能显著提升效率。这意味着应用程序的设计更倾向于利用本地数据，而非频繁地从远程获取。 总结来说，HDFS是一个高度可扩展和容错的分布式文件系统，它通过调整传统文件系统的设计，以适应大数据处理的需求，提供了高性能、高可用性和成本效益。