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Hadoop Distributed File System（HDFS）是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统 。
HDFS一般由成百上千的机器组成 ， 每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标 。
HDFS对接口的核心目标是高吞吐量而非低延迟 。
HDFS支持海量数据集合，一个集群一般能够支持千万以上数量级的文件 。
HDFS应用需要对文件写一次读多次的接口模型，文件变更只支持尾部添加和截断 。
HDFS的海量数据与一致性接口特点，使得迁移计算以适应文件内容要比迁移数据从而支持计算更加高效 。
HDFS支持跨平台使用 。
HDFS使用主从架构 。一个HDFS集群由一个NameNode、一个主服务器（用于管理系统命名空间和控制客户端文件接口）、大量的DataNode（一般一个节点一个，用于管理该节点数据存储） 。HDFS对外暴露了文件系统命名空间并允许在文件中存储用户数据 。一个文件被分成一个或多个块，这些块存储在一组DataNode中 。NameNode执行文件系统命名空间的打开关闭重命名等命令并记录着块和DataNode之间的映射 。DataNode用于处理客户端的读写请求和块的相关操作 。NameNode和DataNode一般运行在GNU/Linux操作系统上，HDFS使用Java语言开发的，因此NameNode和DataNode可以运行在任何支持Java的机器上 ， 再加上Java语言的高度可移植性，使得HDFS可以发布在各种各样的机器上 。一个HDFS集群中运行一个NameNode，其他机器每个运行一个（也可以多个，非常少见）DataNode 。NameNode简化了系统的架构，只用于存储所有HDFS元数据，用户数据不会进入该节点 。下图为HDFS架构图：
HDFS支持传统的分层文件管理 ， 用户或者应用能够在目录下创建目录或者文件 。文件系统命名空间和其他文件系统是相似的，支持创建、删除、移动和重命名文件 。HDFS支持用户数量限制和访问权限控制 ， 不支持软硬链接，用户可以自己实现软硬链接 。NameNode控制该命名空间，命名空间任何变动几乎都要记录到NameNode中 。应用可以在HDFS中对文件声明复制次数，这个次数叫做复制系数，会被记录到NameNode中 。
HDFS将每个文件存储为一个或多个块，并为文件设置了块的大小和复制系数从而支持文件容错 。一个文件所有的块（除了最后一个块）大小相同，后来支持了可变长度的块 。复制系数在创建文件时赋值，后续可以更改 。文件在任何时候只能有一个writer 。NameNode负责块复制，它周期性收到每个数据节点的心跳和块报告 ， 心跳表示数据节点的正常运作，块报告包含了这个DataNode的所有块 。
副本存储方案对于HDFS的稳定性和性能至关重要 。为了提升数据可靠性、灵活性和充分利用网络带宽，HDFS引入了机架感知的副本存储策略，该策略只是副本存储策略的第一步，为后续优化打下基础 。大型HDFS集群一般运行于横跨许多支架的计算机集群中，一般情况下同一支架中两个节点数据传输快于不同支架 。一种简单的方法是将副本存放在单独的机架上，从而防止丢失数据并提高带宽，但是增加了数据写入的负担 。一般情况下 ， 复制系数是3 ， HDFS存储策略是将第一份副本存储到本地机器或者同一机架下一个随机DataNode，另外两份副本存储到同一个远程机架的不同DataNode 。NameNode不允许同一DataNode存储相同副本多次 。在机架感知的策略基础上，后续支持了 存储类型和机架感知相结合的策略 ， 简单来说就是在机架感知基础上判断DataNode是否支持该类型的文件 ， 不支持则寻找下一个 。
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