hdfs是什么，HDFS 为何在大数据领域经久不衰？，hadoop有哪些优缺点，hdfs的联邦部署多吗...
hdfs是什么
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。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。
HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？
大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。 HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术 。 HDFS是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的呢？ Hadoop分布式文件系统HDFS的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将大规模的服务器计算资源当作一个单一存储系统进行管理，对应用程序提供数以PB计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。 文件以多副本的方式进行存储： 缺点： 优点： HDFS的大容量存储和高速访问的实现。 RAID将数据分片后，在多块磁盘上并发进行读写访问，提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据冗余校验提高了数据可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢数据。将RAID的设计理念扩大到整个分布式服务器集群，就产生了分布式文件系统，这便是Hadoop分布式文件系统的核心原理。 和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样，HDFS是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可部署在一个大的服务器集群，集群中所有服务器的磁盘都可供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级。 HDFS是主从架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（命名节点，简称NN），作为主服务器（master server）。 HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用os中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。 在底层，一个文件会被分成一或多个数据块，这些数据库块会被存储在一组数据节点中。在CDH中数据块的默认128M。 在NameNode，可执行文件系统的命名空间操作，如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。 HDFS被设计为可运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个Linux操作系统。一个典型的HDFS集群部署会有一个专门的机器只能运行 NameNode ，而其他集群中的机器各自运行一个 DataNode 实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但不推荐。 负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储一部分Block，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。 应用程序客户端（Client）可并行访问这些Block，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大提高访问速度。 HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几PB~数百PB。 负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，即文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息，类似os中的文件分配表（FAT）。 HDFS为保证数据高可用，会将一个Block复制为多份（默认3份），并将多份相同的Block存储在不同服务器，甚至不同机架。当有磁盘损坏或某个DataNode服务器宕机，甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找其备份Block访问。 HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认每个数据块有三个副本，每个副本都存放在不同机器，而且每一个副本都有自己唯一的编号： 文件/users/sameerp/data/part-0的复制备份数设为2，存储的BlockID分别为1、3： 上述任一台服务器宕机后，每个数据块都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。 和RAID一样，数据分成若干Block后，存储到不同服务器，实现数据大容量存储，并且不同分片的数据能并行进行读/写操作，实现数据的高速访问。 副本存放：NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本的过程，该过程的策略是在可靠性和读写带宽间权衡。 《Hadoop权威指南》中的默认方式： Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS，分布式文件存储是分布式计算的基础。 这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，但大数据存储的王者依然是HDFS。 磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响，其存储的数据可能会出现错乱。 HDFS对存储在DataNode上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。在读数据时，重新计算读取出来的数据的校验和，校验不正确就抛异常，应用程序捕获异常后就到其他DataNode上读取备份数据。 DataNode监测到本机的某块磁盘损坏，就将该块磁盘上存储的所有BlockID报告给NameNode，NameNode检查这些数据块还在哪些DataNode上有备份，通知相应的DataNode服务器将对应的数据块复制到其他服务器上，以保证数据块的备份数满足要求。 DataNode会通过心跳和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳，NameNode就会认为这个DataNode已经宕机失效，立即查找这个DataNode上存储的数据块有哪些，以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目，即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。 NameNode是整个HDFS的核心，记录着HDFS文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode，如果NameNode故障，整个HDFS系统集群都无法使用；如果NameNode上记录的数据丢失，整个集群所有DataNode存储的数据也就没用了。 所以，NameNode高可用容错能力非常重要。NameNode采用主从热备的方式提供高可用服务： 集群部署两台NameNode服务器： 两台服务器通过Zk选举，主要是通过争夺znode锁资源，决定谁是主服务器。而DataNode则会向两个NameNode同时发送心跳数据，但是只有主NameNode才能向DataNode返回控制信息。 正常运行期，主从NameNode之间通过一个共享存储系统shared edits来同步文件系统的元数据信息。当主NameNode服务器宕机，从NameNode会通过ZooKeeper升级成为主服务器，并保证HDFS集群的元数据信息，也就是文件分配表信息完整一致。 软件系统，性能差点，用户也许可接受；使用体验差，也许也能忍受。但若可用性差，经常出故障不可用，就麻烦了；如果出现重要数据丢失，那开发摊上大事。 而分布式系统可能出故障地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电，所有这些都可能会引起软件系统的不可用，甚至数据永久丢失。 所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能的故障情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。 ## 6 保证系统可用性的策略 任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相进行备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用。 当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，这也就是 失效转移 。失效转移你应该注意的是失效的鉴定，像NameNode这样主从服务器管理同一份数据的场景，如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起对DataNode发送指令，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时，引入ZooKeeper的原因。ZooKeeper的工作原理，我将会在后面专门分析。 当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽，系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即进行 限流 ；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即进行 降级 。限流是互联网应用的常备功能，因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，你根本无法预料，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能，比如商品评价功能。 HDFS是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。 1.文件数据以数据块的方式进行切分，数据块可以存储在集群任意DataNode服务器上，所以HDFS存储的文件可以非常大，一个文件理论上可以占据整个HDFS服务器集群上的所有磁盘，实现了大容量存储。 2.HDFS一般的访问模式是通过MapReduce程序在计算时读取，MapReduce对输入数据进行分片读取，通常一个分片就是一个数据块，每个数据块分配一个计算进程，这样就可以同时启动很多进程对一个HDFS文件的多个数据块进行并发访问，从而实现数据的高速访问。关于MapReduce的具体处理过程，我们会在专栏后面详细讨论。 3.DataNode存储的数据块会进行复制，使每个数据块在集群里有多个备份，保证了数据的可靠性，并通过一系列的故障容错手段实现HDFS系统中主要组件的高可用，进而保证数据和整个系统的高可用。
hadoop有哪些优缺点
一、HDFS缺点： 1、不能做到低延迟：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop，对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择， 2、不适合大量的小文件存储：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量，根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。 3、不适合多用户写入文件，修改文件：Hadoop2.0虽然支持文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改，因为效率低。 4、对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS适合一次写入，多次读取的场景。 5、HDFS不支持多用户同时执行写操作，即同一时间，只能有一个用户执行写操作。 二、HDFS优点： 1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。 6、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。 3、流式数据访问：HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据库。 4、简化的一致性模型：对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。 5、高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价机上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。 6、商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上，它是设计运行在商用硬件的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。
hdfs的联邦部署多吗
namenode相当于火车站的售票口，所有站内的火车车厢就相当于多个datanode，
当售票口只有一个点时（窗口可以有多个），相当于hadoop1.x，整个火车站的运力受限于当售票口的售票情况，在节假日时也会出现买票排长队的情况，若这时售票系统宕机了，整个火车站的运力就会大打折扣；
为了缓解当前情况，只有多增加些售票点，相当于hadoop2.x中的HDFS联邦，这样在一定程度上就能解决这种问题；
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