Hadoop HDFS：分布式海量存储系统

"HDFS体系结构 - 第3讲：HDFS海量存储" HDFS，全称为Hadoop Distributed File System，是Apache Hadoop项目的核心组件之一，设计用于存储和处理大规模数据集。它是一个高容错性的分布式文件系统，能够提供高度可扩展的存储能力，适合在廉价硬件上运行。 HDFS的架构基于主从（Master-Slave）模型，由两类节点组成：NameNode和DataNode。NameNode是主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件系统命名空间（文件和目录的结构）和文件块的映射信息。这些元数据分别存储在命名空间镜像文件（fsimage）和编辑日志文件（edits log）中。编辑日志记录了所有的更改操作，而命名空间镜像是文件系统的快照，通常在周期性的检查点过程中合并到fsimage中。 DataNode是工作节点，实际存储文件的数据块。每个DataNode都会向NameNode报告其存储的数据块信息，并且能够执行数据读写操作。当客户端请求读取文件时，NameNode根据文件块的位置信息指导客户端与相应的DataNode进行通信。如果文件被分割成多个数据块，HDFS会尽可能地将副本分布在不同的DataNode上，以提高容错性和可用性。 HDFS的设计目标包括处理硬件故障、流式数据访问、处理大规模数据集以及简单的一致性模型。由于硬件故障是常态，HDFS通过数据冗余来保证数据的可靠性，通常每个数据块会有三个副本。流式数据访问意味着HDFS更适合批量读取，而非频繁的随机读写操作。此外，HDFS采用一次性写入、多次读取的策略，一旦文件写入后就不可修改，以简化一致性管理。 在实际操作中，可以通过Web界面监控Hadoop集群的状态，例如通过访问jobtracker所在节点的50030端口监控JobTracker，或访问NameNode所在节点的50070端口查看集群健康状况。客户端可以直接与NameNode和DataNode交互，无需关心底层的分布式细节，从而简化了编程模型。 HDFS的关键运作机制还包括故障检测和恢复。当DataNode故障时，NameNode能够检测到这一情况并重新分配文件块的副本到其他健康的DataNode上。同时，如果NameNode发生故障，可以通过Secondary NameNode协助恢复，Secondary NameNode定期帮助NameNode合并fsimage和edits log，以减少主节点的压力并确保在灾难情况下能够快速恢复。 HDFS是一个专为大数据处理设计的分布式文件系统，通过其独特的架构和运作机制，实现了高效、可靠的海量数据存储和处理。在大数据时代，HDFS已经成为许多企业和研究机构的重要基础设施。