详解大数据开发-HDFSjichu基础信息

一、 HDFS介绍

HDFS(Hadoop Distributed File System)是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是Hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，也是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。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。

分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

 

二、HDFS设计理念

硬件出现故障是常态，而HDFS由成百上千的服务器组成，每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。与一般的应用不同，HDFS上的应用主要是以流式读取数据HDFS被设计成适合批量处理，而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间，实际上更注重数据访问的高吞吐量。典型的 HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。

大部分 HDFS 应用对文件要求的是 write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。

移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。

在异构的硬件和软件平台上的可移植性，这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用 HDFS 作为平台。

 

三、概念介绍

以下有几个较为重要的概念需要介绍下

(1)超大文件。目前的hadoop集群能够存储几百TB甚至PB级的数据。

(2)流式数据访问。HDFS的访问模式是：一次写入，多次读取，更加关注的是读取整个数据集的整体时间。

(3)商用硬件。HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊，只要是一些日常使用的普通硬件即可，正因为如此，hdfs节点故障的可能性还是很高的，所以必须要有机制来处理这种单点故障，保证数据的可靠。

(4)不支持低时间延迟的数据访问。hdfs关心的是高数据吞吐量，不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用。

(5)单用户写入，不支持任意修改。hdfs的数据以读为主，只支持单个写入者，并且写操作总是以添加的形式在文末追加，不支持在任意位置进行修改。