概念
HDFS （Hadoop Distributed File System），Hadoop分布式文件系统，用来存超大文件的。
HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成：
-
NameNode : 负责执行有关
文件系统命名空间的操作，例如打开，关闭、重命名文件和目录等。它同时还负责集群元数据的存储，记录着文件中各个数据块的位置信息。管理员，负责协调。 - DataNode：负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。打工人，负责存数据。
使用流程
写文件
有一个文件需要存储到分布式集群上。
客户端提供两个参数：
- blocksize：块大小（默认128M）
- replication factor: 复制因子 （默认3个）
默认情况下，hdfs把文件拆分成一堆128M的块，每个块复制出3个副本，扔到不同的DataNode上存储。
如下图：
数据被分成了2块：part-0，part-1
part0复制因子为2，所以{1, 3}分别被扔到了2个DataNode上；
part1复制因子为3，所以{2, 4，5}分别被扔到了3个DataNode上；
DataNode选择策略
复制因子为3时：
第1份：若写入程序本身在一个DataNode上，就放在该DataNode上；若不在，就随机选一个DataNode，把数据写进去；
第2份：在另一个机架上随机找个DataNode，从上一个DataNode负责把数据复制过来；
第3份：在第2份同一机架上，再找一个DataNode，从上一个DataNode负责把数据复制过来；
复制因子大于3时，第4份以后的数据就随便找DataNode放了，但要满足：
- 每个机架上的副本数低于上限，通常为 （复制系数 - 1 ) / 机架数量 + 2。复制系数=3，机架数=2时，上限为 2/2 + 2 = 3。为了铺的平均一点，一个机架炸了也没事。
- 一个DataNode上只能有同一个块的一个副本。要的是雨露均沾。
写文件成功后，NameNode会返回按距离升序排好的DataNode地址。
读文件
总的原则：优先读取距离读取器最近的副本。先在同一个机架上找，再去隔壁机架找，再去隔壁数据中心找…
怎么知道文件包含哪些副本？问NameNode。
怎么知道副本都存在哪些DataNode，距离又多远呢？问NameNode。
（更具体的读写流程还是看最后的漫画比较好。一图胜千言）
稳定性原理
1. 心跳机制和重新复制
每个 DataNode 定期向 NameNode 发送心跳消息，如果超过指定时间没有收到心跳消息，则将 DataNode 标记为死亡，以后有各种请求都会忽略该DataNode。
由于数据不再可用，可能会导致某些块的复制因子小于其指定值，NameNode 会跟踪这些块，并在必要的时候进行重新复制。
2. 数据的完整性
当客户端创建 HDFS 文件时，它会计算文件的每个块的 校验和，存在同一 HDFS 命名空间下的单独的隐藏文件中。
当客户端检索文件内容时，它会验证从每个 DataNode 接收的数据是否与存储在关联校验和文件中的 校验和 匹配。如果匹配失败，则证明数据已经损坏，就换个DataNode拿数据。
3.元数据的磁盘故障
FsImage 和 EditLog 是 HDFS 的核心数据，这些数据的意外丢失可能会导致整个 HDFS 服务不可用。
为了避免这个问题，可以配置 NameNode 使其支持 FsImage 和 EditLog 多副本同步，任何改变都会引起每个副本 FsImage 和 EditLog 的同步更新。
4.支持快照
快照支持在特定时刻存储数据副本，在数据意外损坏时，可以通过回滚操作恢复到健康的数据状态。
适用场景
适合大文件的存储，文档的大小应该是是 GB 到 TB 级别的。
支持高吞吐量的数据访问，而非低延迟的数据访问。量大，但不快。
支持将内容追加到文件末尾，但不支持数据的随机访问，不能从文件任意位置新增数据。
附：图解HDFS存储原理
1. HDFS写数据原理
2. HDFS读数据原理
3. HDFS故障类型和其检测方法
第二部分：读写故障的处理
第三部分：DataNode 故障处理
副本布局策略：
参考资料
https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hadoop-HDFS.md