(Hadoop学习笔记-3) HDFS工作原理
一、HDFS最基本运行流程
1.组成：
NameNode： 存放文件的元数据信息(数据分成了多少个block，多少副本，不同的block分到了哪些DataNode上)，也即hdfs文件系统中的文件与真实的block之间的映射关系。其格式为： filename,replicas,block_id,id2host(文件名，副本数，block_id，block到主机NameNode的映射)，结合上图好好体会。
DataNode：数据节点，提供真实文件数据的存储服务，即存储的是blocks。不同的数据节点在不同的主机上，多个主机可以在一个rack（机架）上，这样一个rack断电，其他rack仍然工作。分布式存储可以有效降低负载，提高数据的可靠性以及访问的吞吐量。
Secondary NameNode： 主要负责将操作日志文件中的元数据信息与元数据镜像文件合并。这个下面会具体讲工作流程，这里先忽略。
2.HDFS基本机制：
因为这里和下面讲的有很大重叠，所以这里先 浅讲。
(1) 首先，client上传文件到HDFS文件系统的虚拟目录/hdfs://host-name:9000/…下，它以为数据就存放在这个目录下，其实不然，但对于用户，它只需这样以为就足够了。
(2)实际上，在client提出上传请求时，NameNode会响应它元数据信息，告诉client文件应该分成多少块，存放在哪些DataNode上;同时也会告诉datanode应该复制多少样本，复制在哪。
(3)然后，另一个client想下载这个文件，它会在虚拟目录/hdfs://host-name:9000/…下直接下载得到文件，它以为它是这样得到的，其实不然，但对于用户，它只需这样以为就足够了。
(4)实际上，client请求下载时，NameNode会告诉它在哪些datanode中下载。然后，client去对应的datanode中把block下载下来，合并成一个block得到最终的完整的文件。
二、HDFS具体的工作原理
1. 写文件到HDFS
1.client上传文件到hdfs，发出上传请求
2.Namenode首先往edits中记录元数据操作日志，并返回元数据信息给client(即分成多少block，不同block放在哪些datanode上)
3.client根据namenode返回的信息，对文件进行切分，写入到datanode中
4.datanode再将block复制到其他datanode上，并向namenode返回成功信息，若失败，则重新分配datanode进行复制
5.client上传文件成功后，将成功信息返回给NameNode，NameNode将本次元数据信息写入内存(方便数据的读取)
6.当edits写满时，需要将这一段时间内新的元数据刷到fs_image文件中，这个过程在secondary namenode中进行
6.1 首先Namenode通知Secondary Namenode进行checkpoint操作
6.2 然后Namenode会停止往edits中写数据，而是生成一个edits.new文件，数据写入edits.new
6.3 secondary namenode会从namenode下载 fs_image 和 edits,合并为fs_image.checkpoint
6.4 secondary namenode将fs_image.checkpoint上传到namenode，改名为fs_image，替换原文件;同时edits.new改名为edits，并替换原文件
2. 从HDFS读文件
读文件这块就和浅讲里一样，我们通过具体的presentation来讲述
(事先清空了HDFS里的文件，并上传了一个大于128M的压缩包文件(jdk-8u151-linux-x64.tar.gz)到HDFS系统)
首先，在server中dfs的服务器存储目录下，我们有一个文件的两个数据块
然后，client把这两个数据块下载下来，我们把它们复制到home下，模拟文件下载的过程(因为真实情况你是看不到下载数据块并合并这两个过程的)。
接着，手动合并：
cat blk_...89 >> blk_...88这样的话，合并后的文件应该就是完整的文件，进行解压验证。
然后，解压：
tar -zxvf blk_...88得到了解压后的文件，说明合并后的文件就是完整的文件。
另外，再上传一个小文件(jpg 图片) ，我们在服务器存储目录下，发现了该block：
这再次说明，大block经过合并，就是完整文件，小block就是完整文件。