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。

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。

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是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。

HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。

HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为独立的存储单元，称为数据块，默认大小是64MB。

使用数据块的好处是：

一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量。文件的所有块不需要存储在同一个磁盘上，因此它们可以利用集群上的任意一个磁盘进行存储。
简化了存储子系统的设计，将存储子系统控制单元设置为块，可简化存储管理，同时元数据就不需要和块一同存储，用一个单独的系统就可以管理这些块的元数据。
数据块适合用于数据备份进而提供数据容错能力和提高可用性。

HDFS的三个节点：Namenode，Datanode，Secondary Namenode

Namenode：HDFS的守护进程，用来管理文件系统的命名空间，负责记录文件是如何分割成数据块，以及这些数据块分别被存储到那些数据节点上，它的主要功能是对内存及IO进行集中管理。

Datanode：文件系统的工作节点，根据需要存储和检索数据块，并且定期向namenode发送他们所存储的块的列表。

Secondary Namenode：辅助后台程序，与NameNode进行通信，以便定期保存HDFS元数据的快照。

HDFS Federation（联邦HDFS）：

通过添加namenode实现扩展，其中每个namenode管理文件系统命名空间中的一部分。每个namenode维护一个命名空间卷，包括命名空间的源数据和该命名空间下的文件的所有数据块的数据块池。

HDFS的高可用性（High-Availability）

Hadoop的2.x发行版本在HDFS中增加了对高可用性（HA）的支持。在这一实现中，配置了一对活动-备用（active-standby）namenode。当活动namenode失效，备用namenode就会接管它的任务并开始服务于来自客户端的请求，不会有明显的中断。

架构的实现包括：

namenode之间通过高可用的共享存储实现编辑日志的共享。
datanode同时向两个namenode发送数据块处理报告。
客户端使用特定的机制来处理namenode的失效问题，这一机制对用户是透明的。
故障转移控制器：管理着将活动namenode转移给备用namenode的转换过程，基于ZooKeeper并由此确保有且仅有一个活动namenode。每一个namenode运行着一个轻量级的故障转移控制器，其工作就是监视宿主namenode是否失效并在namenode失效时进行故障切换。

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。