概念
Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一。HDFS是一个可靠的、高容错的分布式文件系统，为大规模数据处理提供了高性能和可靠性。
HDFS的设计目标是处理存储在成千上万台机器上的大型数据集。它通过将数据分散存储在不同的机器上，提供了快速的数据读写能力。HDFS的特点包括：容错性、高吞吐量、适合大数据集的存储、流式访问等。
原理分析
架构
HDFS的架构由以下几个组件组成：
- NameNode: HDFS集群的关键组件之一。它负责管理文件系统的命名空间，维护整个文件系统的元数据信息，包括目录结构、文件和目录的权限、大小和数据块的位置等。NameNode负责接收客户端的读写请求，将数据块的位置信息返回给客户端，同时也负责监控数据块的副本状态。
- DataNode: HDFS集群中的数据节点。每个DataNode负责存储和管理一个或多个数据块，处理客户端的读写请求，并向NameNode汇报数据块的状态。
- Secondary NameNode: 用于定期合并和保存NameNode的镜像，以便在NameNode失败时恢复数据。它并不是NameNode的冗余副本，而是一个辅助节点。
数据存储
HDFS将大文件划分为多个数据块（默认大小为128MB），并将这些数据块分散存储在不同的数据节点上。每个数据块都会有多个副本，这些副本被分散存储在不同的机架上，以提供数据的容错性和高可用性。
数据读写
HDFS的数据读写过程如下：
- 客户端通过与NameNode交互，获取数据块的位置信息。
- 客户端直接与拥有数据块副本的DataNode进行数据交互，完成数据的读取或写入。
- DataNode之间会使用管道（pipeline）机制来迁移数据。当一个数据块被写入时，数据会从客户端流式写入第一个DataNode，然后通过管道传输到其他的DataNode。
容错性
HDFS通过在不同的机架上存储数据块的副本，提供了高容错性。当一个数据节点失效时，HDFS会自动选择一个可用的副本进行数据读取。同时，HDFS还通过定期检测数据块的状态，以确保数据块的复制数量始终满足设定的复制因子。如果某个数据块的复制数量低于设定的复制因子，则HDFS会自动创建新的副本。
数据一致性
HDFS并不强调实时数据的一致性，而是注重数据的可靠性和可重现性。当写入数据时，HDFS会直接将数据写入本地副本，并在后台将数据复制到其他的副本上。因此，HDFS在读取数据时可能会出现一定的延迟，但保证了数据的可靠性。
总结
HDFS作为Hadoop生态系统的核心组件之一，提供了可靠的、高容错的分布式文件系统。其原理基于将大文件划分为多个数据块，并将这些数据块分散存储在不同的数据节点上。HDFS通过容错机制和数据副本的存储方式，提供了高可靠性和高可用性。数据读写操作通过与NameNode和DataNode的交互完成，实现了高性能的数据访问能力。
本文来自极简博客，作者：紫色茉莉，转载请注明原文链接：HDFS简介及原理分析
