HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统。
HDFS有很多特点：
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。(商用机)
③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。
如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode ：是Master节点，是大领导。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;
SecondaryNameNode ：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
DataNode ：Slave 节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。
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。
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。
fsimage :元数据镜像文件(文件系统的目录树。)
edits ：元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)
namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。所以讲secondarynamenode，单独放置到一台机器上，可以增大冗余，但是有可能会丢失一小时内处理的数据。
工作原理
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。
分析，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。