简介
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其中的HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的存储层。HDFS是一种高容错性、高吞吐量的分布式文件系统，旨在存储和处理大规模数据集。本文将介绍HDFS的架构及其关键特性。
架构
HDFS的架构是由一组互相协作的几个组件组成的：
NameNode
NameNode是HDFS的元数据管理节点。它负责存储文件系统的命名空间、数据块的位置以及访问控制信息。NameNode维护了一个树形结构的文件系统命名空间，每个目录和文件都是在这个命名空间中有唯一路径标识的。NameNode还负责处理文件系统操作的元数据检查和读写请求的路由。
DataNode
DataNode是HDFS的数据存储节点。它负责实际存储和管理数据块。DataNode通过与NameNode进行通信，定期报告数据块的健康状况，同时还会接收来自客户端的读写请求。
Secondary NameNode
Secondary NameNode是一个辅助节点，用于支持NameNode的工作。它定期保存NameNode的快照，以便在NameNode发生故障时可以恢复数据。
客户端
客户端是HDFS的用户接口，负责提交文件系统操作请求。它与NameNode通信以获取文件系统的命名空间信息，并从DataNode读取或写入数据块。
关键特性
HDFS具有以下几个关键特性：
容错性
HDFS的设计目标之一是具有高度容错性。数据被分片存储在多个DataNode上，每个数据块都有多个副本。当某个DataNode发生故障时，Hadoop会自动将其中的副本切换到其他可用的DataNode上，以实现数据的高可靠性。
高吞吐量
HDFS专注于处理大规模数据集，因此其设计目标之一是高吞吐量。通过在集群中多个DataNode之间并行存储和读取数据块，HDFS可以实现高效的数据交换，并能够支持大量并发读写操作。
可扩展性
HDFS的设计具有良好的可扩展性。它可以在集群中添加新的DataNode节点，以扩展存储容量和处理能力。在添加新节点时，HDFS会自动重新平衡数据，使得存储和计算负载能够平均分布在整个集群上。
副本管理
HDFS的副本管理是一个关键的机制，用于确保数据的可靠性和性能。副本机制允许用户根据需要配置数据块的复制因子，以控制数据的冗余度和访问性能。副本的位置信息由NameNode进行管理，它负责将数据块的副本放置在不同的DataNode上，从而实现容错性和负载均衡。
总结
Apache Hadoop HDFS是一个高容错性、高吞吐量、可扩展的分布式文件系统。它的架构由NameNode、DataNode、Secondary NameNode和客户端组成。HDFS具有容错性、高吞吐量、可扩展性和副本管理等关键特性。使用HDFS可以轻松地存储和处理大规模数据集，并能够在节点故障时提供数据的高可靠性。
本文来自极简博客，作者：晨曦微光，转载请注明原文链接：Apache Hadoop HDFS 架构
