一、概览
首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。
1. HDFS特点：
① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。因为小文件也占用一个块，小文件越多（1000个1k文件）块越 多，NameNode压力越大。
2. 将一个大文件分成三块A、B、C的存储方式
1） 数据复制原则：除了最后一个块之外的文件中的所有块都是相同的大小。
2）HDFS放置策略：将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个位于不同机架中的节点上，最后一个位于不同节点上的远程机架。
3）块大小：Hadoop1版本里默认为64M，Hadoop2版本里默认为128M
4）复制因子：每个文件加上其文件副本的份数
二、HDFS的基本结构
如上图所示，HDFS基本结构分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode。
1. NameNode：是Master节点，类似Linux里的根目录。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；
2. SecondaryNameNode：保存着NameNode的部分信息（不是全部信息NameNode宕掉之后恢复数据用），是NameNode的冷备份；合并fsimage和edits然后再发给namenode。（防止edits过大的一种解决方案）
3. DataNode：负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。是NameNode的小弟。
4. 热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
5. 冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
6. fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）
7. edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）
8. namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
三、NameNode详解
1. Namenode起一个统领的作用，用户通过namenode来实现对其他数据的访问和操作，类似于root根目录的感觉。
2. Namenode包含：目录与数据块之间的关系（靠fsimage和edits来实现），数据块和节点之间的关系
3. fsimage文件与edits文件是Namenode结点上的核心文件。
4. Namenode中仅仅存储目录树信息，而关于BLOCK的位置信息则是从各个Datanode上传到Namenode上的。
5. Namenode的目录树信息就是物理的存储在fsimage这个文件中的，当Namenode启动的时候会首先读取fsimage这个文件，将目录树信息装载到内存中。
6. 而edits存储的是日志信息，在Namenode启动后所有对目录结构的增加，删除，修改等操作都会记录到edits文件中，并不会同步的记录在fsimage中。
7. 而当Namenode结点关闭的时候，也不会将fsimage与edits文件进行合并，这个合并的过程实际上是发生在Namenode启动的过程中。
8. 也就是说，当Namenode启动的时候，首先装载fsimage文件，然后在应用edits文件，最后还会将最新的目录树信息更新到新的fsimage文件中，然后启用新的edits文件。
9. 整个流程是没有问题的，但是有个小瑕疵，就是如果Namenode在启动后发生的改变过多，会导致edits文件变得非常大，大得程度与Namenode的更新频率有关系。
10. 那么在下一次Namenode启动的过程中，读取了fsimage文件后，会应用这个无比大的edits文件，导致启动时间变长，并且不可控，可能需要启动几个小时也说不定。
11. Namenode的edits文件过大的问题，也就是SecondeNamenode要解决的主要问题。
12. SecondNamenode会按照一定规则被唤醒，然后进行fsimage文件与edits文件的合并，防止edits文件过大，导致Namenode启动时间过长。
四、DataNode详解
DataNode在HDFS中真正存储数据。
首先解释块（block）的概念：
- DataNode在存储数据的时候是按照block为单位读写数据的。block是hdfs读写数据的基本单位。
- 假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每128MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是128MB大小。
- block本质上是一个 逻辑概念，意味着block里面不会真正的存储数据，只是划分文件的。
- block里也会存副本，副本优点是安全，缺点是占空间
五、SecondaryNode
执行过程：从NameNode上 下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，同时重置NameNode的edits.
六、工作原理
1. 写操作：
有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，
1> 将64M的block1按64k的package划分;
2> 然后将第一个package发送给host2;
3> host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；
4> host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
5> 以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
6> host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7> client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8> 发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。
9> 发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
10> client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
通过写过程，我们可以了解到：
①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。
2. 读操作：
读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
读操作流程为：
a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；
上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。
那么读取的时候，遵循的规律是：优选读取本机架上的数据。
