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Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是http://hadoop.apache.org/core/。
1. HDFS有以下几个主要特点：
处理超大文件：存储的一个超大文件可以达到数GB级、数TB级、数PB级。
集群规模动态扩展：节点动态加入到集群，可以数百数千个
流式数据读写：HDFS的设计思想“一次写入，多次读取”，一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。HDFS处理的应用一般是批处理，而不是用户交互式处理，注重的是数据的吞吐量而不是数据的访问速度。
运行于廉价的商用机器集群上：HDFS设计时充分考虑可靠性、安全性及高可用性，因此Hadoop对硬件要求比较低，可以运行于廉价的商用机器集群，无需昂贵的高可用性机器
2. HDFS的局限性：
不适合低延迟数据访问：HDFS是为了处理大型数据集，主要是为了达到高的数据吞吐量而设计，这就可能以高延迟作为代价。10毫秒以下的访问可以无视hdfs，不过hbase可以弥补这个缺点
无法高效存储大量小文件：namenode节点在内存中存储整个文件系统的元数据，因此文件的数量就会受到限制，每个文件的元数据大约150字节
不支持多用户写入及任意修改文件：不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只能在文件末尾完成，即追加操作。
在一个全配置的集群上，运行HDFS意味着在网络分布的不同服务器上运行一些守护进程(daemon)，这些进程有各自的特殊角色，并相互配合，一起形成一个分布式文件系统
数据块
HDFS也有和LInux文件系统类似的块的概念，只不过默认的块的大小是64MB，和普通文件系统类似，HDFS上的文件也进行分块，块作为单独的存储单元，以Linux上普通文件形式保存在数据节点的文件系统中。数据块是HDFS的文件存储单元
HDFS被设计成支持大文件，适用HDFS的是那些需要处理大规模的数据集的应用。这些应用都是只写入数据一次，但却读取一次或多次，并且读取速度 应能满足流式读取的需要。HDFS支持文件的“一次写入多次读取”语义。一个典型的数据块大小是64MB。因而，HDFS中的文件总是按照64M被切分成 不同的块，每个块尽可能地存储于不同的Datanode中。
HDFS使用数据块有如下好处：
1、HDFS可以保存比存储节点单一磁盘大的文件
文件块可以保存在不同的磁盘上
2、简化了存储子系统
将管理块和管理文件的功能区分开，简化了存储管理，也消除了分布式管理文件元数据的复杂性
3、方便容错，有利于数据复制
数据块会在不同的机器上进行复制（一般副本数为3，保存在3个不同的地方）
为什么HDFS中要使用这么大的数据块？
可以减少管理数据块需要的开销
Namenode 和 Datanode
HDFS采用master/slave架构。一 个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间 (namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名 字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
Namenode和Datanode被设计成可以在普通的商用机器上运行。这些机器一般运行着GNU/Linux操作系统(OS)。 HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。由于采用了可移植性极强的Java语言，使得 HDFS可以部署到多种类型的机器上。一个典型的部署场景是一台机器上只运行一个Namenode实例，而集群中的其它机器分别运行一个Datanode 实例。这种架构并不排斥在一台机器上运行多个Datanode，只不过这样的情况比较少见。
集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。
客户端
客户端是用户和HDFS进行交互的手段，HDFS提供了各种各样的客户端，包括命令行接口、java API、Thrift接口、C语言库、用户空间文件系统等
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原文地址：http://www.cnblogs.com/songjy2116/p/7509873.html
