大数据hadoop与spark研究——1 spark环境搭建
第一章 介绍
一、 spark组件
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Spark是一个用于集群计算的通用计算框架
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Spark可将如何Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的文件读取为分布式数据集（RDD）
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Spark是用Scala写的，运行在Java虚拟机（JVM）上。
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Spark Core
任务调度，内存管理，错误恢复，与存储系统交互，对RDD的api定义
RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合
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Spark SQL
spark用来操作结构化数据的程序包
支持将SQL和传统的RDD编程的数据操作方式相结合
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Spark Streaming
对实时数据进行流式计算的组件
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MLlib
提供常见的机器学习功能的程序库
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GraphX
用来操作图的程序库，可以进行并行的图计算
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集群管理器（cluster manager）
支持在集群管理器上运行，包括Hadoop YARN，Apache Mesos
Spark自带一个简易调度器：独立调度器
二、Hadoop计算存储框架
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Hadoop 是一个开源的分布式计算和存储框架，由 Apache 基金会开发和维护。
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Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
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Hadoop 使用 Java 开发，所以可以在多种不同硬件平台的计算机上部署和使用。其核心部件包括分布式文件系统 (Hadoop DFS，HDFS) 和 MapReduce。
整体设计
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Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。
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Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进行映射、规约处理，并汇总处理结果。
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Hadoop 框架最根本的原理就是利用大量的计算机同时运算来加快大量数据的处理速度。例如，一个搜索引擎公司要从上万亿条没有进行规约的数据中筛选和归纳热门词汇就需要组织大量的计算机组成集群来处理这些信息。如果使用传统数据库来处理这些信息的话，那将会花费很长的时间和很大的处理空间来处理数据，这个量级对于任何单计算机来说都变得难以实现，主要难度在于组织大量的硬件并高速地集成为一个计算机，即使成功实现也会产生昂贵的维护成本。
第二章 搭建centos7集群环境
一、安装centos7虚拟机
1.配置虚拟机的NAT网络模式
https://www.cnblogs.com/yychnbt/p/5175273.html
https://www.cnblogs.com/zejin2008/p/5935934.html
二、克隆虚拟机
1.使用vmware自带的“克隆”功能
2.克隆后更改网络配置
–参考链接：https://blog.csdn.net/seven_zhao/article/details/43429571
–修改网络：
–1.删除网卡
–2.添加新的网卡 -->HWADDR（mac地址）将自动更新
添加新网卡，选择NAT模式，点击“高级”–>MAC地址：点击“生成” ，并复制此时生成的MAC地址（大小写敏感） 00:50:56:3C:65:3D
–3.修改IP地址
开机，登录为root用户，切换目录至网卡配置文件
cd /etc/sysconfig/network-scripts
打开配置文件： vi ifcfg-ens33
HWADDR=00:50:56:2A:D9:D6 #MAC地址，与刚生成的新MAC地址一致
IPADDR=192.168.80.10 #静态IP
GATEWAY=192.168.80.2 #默认网关
NETMASK=255.255.255.0 #子网掩码
DNS1=192.168.80.2 #DNS配置
DNS2=222.246.129.80 #DNS配置
DNS3=221.228.225.1 #DNS配置
–4.刷新网卡或重启电脑，验证是否成功连上外网：
刷新网卡：service network restart
重启电脑：reboot
验证是否联网：ping www.baidu.com 或者 curl www.baidu.com
三、安装Java
–参考链接：https://www.cnblogs.com/wangmo/p/7880521.html
–1.下载安装包，并复制到安装目录（例如，将java安装到这个目录： /home/hadoop/app）
–2.配置环境变量:4个
1）使用vim命令打开系统的环境变量配置文件：
vim /etc/profile
2)添加4个环境变量
JAVA_HOME PATH JRE_HOME CLASSPATH
例如：
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8 #jdk的绝度路径
export PATH= P A T H : PATH: PATH:JAVA_HOME/bin
export JRE_HOME= J A V A H O M E / j r e e x p o r t C L A S S P A T H = . : JAVA_HOME/jre export CLASS_PATH=.: JAVAHOME/jreexportCLASSPATH=.:JAVA_HOME/lib/dt.jar: J A V A H O M E / l i b / t o o l s . j a r : JAVA_HOME/lib/tools.jar: JAVAHOME/lib/tools.jar:JRE_HOME/lib
3)使修改生效：source /etc/profile
–3.验证是否安装成功
回到根目录： cd /
验证命令：java 和 javac ,java -version
第三章 搭建Hadoop集群
一、搭建集群
安装及克隆虚拟机，上述第一章已完成该步骤。
本集群包含三个节点，主机名及IP如下：
master 192.168.80.10
slave1 192.168.80.11
slave2 192.168.80.12
所选Hadoop版本：hadoop2.8.4
二、更改网络配置
1.右键点击虚拟机->设置：删除网卡，重新添加新网卡，并记录新生成的MAC地址
2.修改ip地址，并更新为新生成的MAC地址
3.修改hosts文件：
3台机器分别执行相同操作
1)在文件添加ip与主机名的映射关系：
打开hosts文件：vim /etc/hosts
三台机都添加如下三行
192.168.80.10 master
192.168.80.11 slave1
192.168.80.12 slave2
2）修改主机名：vim /etc/hostname
删除localhost.localdomain
三台机器分别修改为：master，slave1，slave2
3）重启虚拟机，验证
输入验证命令：hostname
三、建立三台机器间免密登录
1.关闭防火墙（centos7和centos6的操作不一样）
1）查看防火墙状态：firewall-cmd --state (关闭状态：not running)
2）关闭防火墙
第一步，临时关闭：systemctl stop firewalld.service
第二步，禁止开机启动：systemctl disable firewalld.service
第三步，重启计算机，验证防火墙的状态是否为not running
2.关闭selinux
1)查看selinux状态：
(1)getenforce：disabled
(2)/usr/sbin/sestatus -v :disabled
2）临时关闭：setenforce 0
3）永久关闭：修改配置文件（root权限）
vi /etc/selinux/config
将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
4）重启计算机，让修改生效。
3.修改sshd的配置（root权限）
1)vim /etc/ssh/sshd_config
找到以下内容，并去掉注释符“#”
RSAAuthentication yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys
2)重启sshd服务（root权限）
/sbin/service sshd restart
3）验证：查看sshd服务是否开启
service sshd status （开启状态：active(running))
4.本机生成公钥/私钥对
到这一步时，也可以通过ssh slave1命令+slave1的密码登录到slave1。
也就是说，目前可以远程登录，只是不能免密登录。
进一步配置免密登录如下
参考链接：
（1）RSA公钥，私钥和数字签名这样最好理解
https://blog.csdn.net/cut001/article/details/53189645
（2）Hadoop系列之（一）CentOS7安装配置及SSH无密码验证配置
https://blog.csdn.net/triumphao/article/details/53264190
（3）《ssh免密码登陆及其原理 by 代码如诗》
https://www.cnblogs.com/kex1n/p/6017963.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral#top
1）本机生成公钥/私钥对
(1)从root切换回要免密码登录的用户hadoop
su hadoop
(2)执行生成公钥/私钥对的命令
ssh-keygen -t rsa -P ''
默认在当前用户的家目录（~/.ssh/）生成两个文件：
id_rsa: 私钥
id_rsa.pub:公钥
2）将公钥复制到本机和其他机器，并修改文件权限为600
（1）复制master的公钥到本机，并修改文件权限
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
（2）复制公钥到其他机器，并修改文件权限
第一步，复制master01的公钥
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave2:~/.ssh/authorized_keys
第二步，修改文件权限 --> 完成这步之后，master01已经能够免密登录到slave1和slave2
分别切换到slave1和slave2，修改文件权限
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
第三步，将slave1和slave2的公钥分别复制到master01，并修改master01的文件权限
在slave1上执行：
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master01:~/id_rsa.pub1 #先复制到master01，后追加到master01的authorized_keys中
在slave2上执行：
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master01:~/id_rsa.pub2
在master01上执行：
cat ~/id_rsa.pub1 >> ~/.ssh/authorized_keys
cat ~/id_rsa.pub2 >> ~/.ssh/authorized_keys
修改master01的文件权限：
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
3)验证免密登录
在master01上执行：ssh slave1 #退出远程登录：exit
在master01上执行：ssh slave2
在slav1上执行：ssh master
在slav2上执行：ssh master
查看master01的authorized_keys：cat ~/.ssh/authorized_keys #公钥的末尾：@slave1、@slave2
四、安装hadoop
1.下载安装包并解压
#master01节点（注意：slave节点的暂时不安装，后续复制配置好的文件即可）
cd ~/app
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.4/hadoop-2.8.4.tar.gz
tar -zxvf hadoop-2.8.4.tar.gz
解压之后，确认版本是32位还是64位
cd hadoop-2.8.4/lib/native
使用file命令：
file libhadoop.so.1.0.0
得到验证结果
ELF 64-bit LSB shared object, x86-64, version 1 (SYSV) -->64位
2.修改Hadoop配置文件
#Master
cd hadoop-2.8.4/etc/hadoop
1)修改hadoop-env.sh
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8
2)修改yarn-env.sh
vim yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8
3）修改slaves
vim slaves
删除原内容，添加如下内容：
slave01
slave02
4)创建临时目录和文件目录
mkdir /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/tmp
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/dfs/name
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/dfs/data
5)修改core-site.xml
vim core-site.xml
添加如下内容：
fs.defaultFS
hdfs://master01:9000
hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/tmp
6）修改hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml
dfs.namenode.secondary.http-address
master01:9001
dfs.namenode.name.dir
file:/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/dfs/name
dfs.datanode.data.dir
file:/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/dfs/data
dfs.repliction
2
7）修改mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
mapreduce.framework.name
yarn
8）修改yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
yarn.resourcemanager.address
master01:8032
yarn.resourcemanager.scheduler.address
master01:8030
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
master01:8035
yarn.resourcemanager.admin.address
master01:8033
yarn.resourcemanager.webapp.address
master01:8088
3. 配置环境变量
#Master、Slave1、Slave2
vim ~/.bashrc
HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
#刷新环境变量
source ~/.bashrc
4. 拷贝安装包
#Master
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4 hadoop@slave01:/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4 hadoop@slave02:/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4
5. 启动集群
#Master
#初始化Namenode
hadoop namenode -format
#启动集群
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.8.4/sbin
./start-all.sh
6. 集群状态
jps
#Master
#Slave1,Slave2
7.监控网页（上述yarn-site.xml文件中配置的RM网页地址）
http://192.168.80.10:8088
8. 操作命令
启动集群后，输入hadoop fs即显示常用命令的用法
参考链接：
CSDN:https://www.cnblogs.com/zhaosk/p/4391294.html#top
官网：http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html
hadoop fs 和 hadoop dfs的区别：
hadoop fs：适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统；
hadoop dfs：只能适用于HDFS文件系统；
hdfs dfs：跟hadoop dfs命令的作用一样，也只能适用于HDFS文件系统。
参考链接：林子雨老师 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1625-2/
1)打印文件列表（ls）
（1）完整写法
#和Hadoop1.0操作命令是一样的
./hadoop fs -ls hdfs:/ #明确说明是hdfs系统路径
（2）简写
./hadoop fs -ls / #默认是hdfs系统路径
（3）打印指定目录
./hadoop fs -ls /pycode #hdfs系统下某个目录
（4）选项-R：连同子目录的文件一起列出
2）创建/删除文件夹（mkdir、rmdir)
（1）创建文件夹
hadoop fs -mkdir -p /mycode/pycode
#mkdir的选项-p:如果上层目录不存在，递归建立所需目录
（2）删除空文件夹
hadoop fs -rmdir /某个空文件夹
#该命令不能删除非空文件夹
3）上传文件或目录（put,copyFromLocal)
（1）put的用法
A.上传文件夹
hdfs fs -put 文件夹路径 /
举例：上传centos的本地文件到hdfs：
hadoop fs -put file:/home/hadoop/pycode hdfs:/mycode
（2）copyFromLocal的用法
#./hadoop fs -text /passwd
9. 关闭集群
./sbin/hadoop stop-all.sh
第四章 搭建spark集群
一、预备知识
1.参考文章
1）看了之后不再迷糊-Spark多种运行模式：https://www.jianshu.com/p/65a3476757a5
2）从源码上看spark yarn-lient和yarn-cluster模式的本质区别 http://bigdata.51cto.com/art/201709/552622.htm#topx
首先区分下AppMaster和Driver，任何一个yarn上运行的任务都必须有一个AppMaster，而任何一个Spark任务都会有一个Driver。
所以Driver和AppMaster是两个完全不同的东西，Driver是控制Spark计算和任务资源的，而AppMaster是控制yarn app运行和任务资源的，只不过在Spark on Yarn上，这两者就出现了交叉。
而在standalone模式下，资源则由Driver管理。在Spark on Yarn上，Driver会和AppMaster通信，资源的申请由AppMaster来完成，而任务的调度和执行则由Driver完成，Driver会通过与AppMaster通信来让Executor的执行具体的任务。
2.spark的三种运行模式
1）本地模式
本质：非集群模式，该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算。
通常用来验证应用程序的逻辑是否有问题。其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。
如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。
验证： ./bin/run-example SparkPi 10 --master local[2]
2）集群模式：spark standalone
本质：集群模式，集群仅供spark使用，不依赖hadoop
3）集群模式：spark on yarn
本质：集群模式，使用yarn作为资源管理器
spark on yarn分为两种模式：client和cluster模式，二者的区别如下。
(1)应用场景不同
yarn cluster用于生产环境，yarn client用于交互与调试
(2)driver运行的位置不同
cluster模式中，driver运行在集群的AM中（或者：运行driver的container就是AM），负责向yarn的RM申请资源，并监督作业运行状况。
client模式中，driver在任务提交的机器上运行，AM仅向RM申请executor需要的资源，client通过和请求资源的container通信来调度任务。
(3)client运行持续时间不同
cluster模式中，用户提交作业后client就会关闭，作业会继续在yarn中运行；client模式中，client会和请求集群资源的container通信来调度任务，即client不会关闭。
(4)基于yarn时，spark-shell和pyspark必须要使用yarn-client模式
二、安装spark
1.安装yarn
参考hadoop2.8.4的安装文档安装完hadoop后，相关yarn的配置也已经完成，可以使用yarn了。
2.安装Scala
1）版本匹配问题
请参考spark的官方文档，其中对hadoop、Scala的版本有指定。
链接：http://spark.apache.org/downloads.html
2)安装Scala
# 先在master节点上执行如下安装步骤，后续会将配置好的安装文件复制到各slave节点。
第一步，下载安装包，复制到~/app目录，解压
解压命令：tar -zxvf
第二步，配置环境变量
(1)打开配置文件，命令：sudo vim ~/.bashrc
参考链接：bashrc和profile的区别 https://www.cnblogs.com/sddai/p/6534630.html
bashrc和profile的差异在于：
1. bashrc是在系统启动后就会自动运行。
2. profile是在用户登录后才会运行。
3. 进行设置后，可运用source bashrc命令更新bashrc，也可运用source profile命令更新profile。
PS：通常我们修改bashrc,有些linux的发行版本不一定有profile这个文件
4. /etc/profile中设定的变量(全局)的可以作用于任何用户，而~/.bashrc等中设定的变量(局部)只能继承/etc/profile中的变量，他们是"父子"关系。
(2)配置SCALA_HOME，修改PATH，命令如下
SCALA_HOME=/home/hadoop/app/scala-2.11.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
(3)使环境变量生效：source ~/.bashrc
(4)验证：scala -version
如果出现如下信息，表示scala已经安装成功：
Scala code runner version 2.11.12 -- Copyright 2002-2017, LAMP/EPFL
3.安装spark
第一步，下载安装包，复制到~/app目录，解压
下载链接：http://spark.apache.org/downloads.html
解压命令：tar -zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
第二步，修改文件名称
命令： mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 spark-2.3.1
第三步，修改spark的配置文件
（1）进入配置文件目录
cd ~/app/spark-2.3.1/conf
（2）配置spark-env.sh
复制：cp spark-env.sh.template spark-env.sh
打开：vim spark-env.sh
增加配置信息
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8
export SCALA_HOME=/home/hadoop/app/scala-2.11.12
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.8.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
#指定spark master的IP及端口
#SPARK_MASTER_IP=master
SPARK_MASTER_HOST=master01
SPARK_MASTER_PORT=7077
#job history conf
#注意：
#1、因为hadoop的core-site.xml中配置的hdfs的默认端口为9000,所以spark.history.fs.logDirectory中hdfs的访问端口也是9000。
#2、否则，会报错，如下：failed to launch: nice -n 0 /usr/local/bigdata/spark-2.3.1/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
#3、参考链接：https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/80374631
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=5 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master01:9000/spark/historyLog"
（3）配置spark-default.conf
#添加配置：保存应用运行的日志
复制：cp spark-default.conf.template spark-default.conf
打开：vim spark-default.conf
增加配置信息
spark.master spark://master01:7077
spark.eventLog.enabled true
#注意：
#1、hdfs的访问端口应该与hadoop中core-site.xml中配置的一致，即9000
#2、日志存放的位置，应该与spark-env.sh中spark.history.fs.logDirectory的目录相同。
#3、日志存放的位置可以是本地（file://xxx)或hdfs，且该目录必须提前创建好。
#4、其他配置信息，见官网： http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html
spark.eventLog.dir hdfs://master01:9000/spark/historyLog
spark.eventLog.compress true
（4）配置从节点信息
复制配置文件： cp slaves.template slaves
打开文件： vim slaves
增加从节点信息：
首先，删除原有信息 localhost
然后，添加从节点：
slave01
slave02
最后，保存修改并退出：wq
第四步，复制安装文件到从节点
(1)复制spark文件
scp -r ~/app/spark-2.3.1 hadoop@slave01:~/app
scp -r ~/app/spark-2.3.1 hadoop@slave02:~/app
(2)复制scala文件
scp -r ~/app/scala-2.11.12 hadoop@slave01:~/app
scp -r ~/app/scala-2.11.12 hadoop@slave02:~/app
(3)备注：此处无需在从节点上配置scala和spark的环境变量
第五步，启动集群
(1)进入master节点的spark目录
cd ~/app/spark-2.3.1
(2) 启动集群
./sbin/start-all.sh
(3)验证：查看相关进程是否启动
在每个节点上执行jps命令，如果在主从节点上分别看到Master、Worker进程则集群启动成功。
第六步，查看监控网页
master01:8080
备注：如果windows系统上没有修改hosts文件，则无法显示。
修改windows上hosts文件的方法：
(1)进入如下目录
C:\Windows\System32\drivers\etc
(2)右键单击hosts文件，依次点击
右键-->属性-->安全-->选择当前账户-->编辑-->勾选需要所有权限-->确定
(3)打开hsots文件，添加master节点的IP
192.168.80.10 master01
第七步，运行spark自带的示例程序
参考链接：
官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
spark submit参数及调优：https://www.cnblogs.com/haoyy/p/6893943.html
【帮助命令】./bin/spark-submit --help
(0)切换到spark安装目录
cd ~/app/spark-2.3.1 #在该目录下执行以下验证命令
(1)本地模式
./bin/run-example SparkPi 10 --master local[2]
(2)集群模式--standalone
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 lib/spark-examples-1.6.3-hadoop2.6.0.jar 100
(3)集群模式--yarn-cluster
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --name Pi /home/hadoop/app/spark-2.3.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100
4.修改spark打印日志的级别，减少屏幕上打印的日志量，便于阅读
修改spark的conf目录下的log4j.properties
命令：
cp log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties
修改第19行的配置项为WARN：
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=WARN, console
将修改后的文件发送到slave01和slave02节点：
scp log4j.properties hadoop@slave01:/home/hadoop/app/spark-3.0.1/conf
scp log4j.properties hadoop@slave02:/home/hadoop/app/spark-3.0.1/conf
九、HDFS（hadoop分布式文件系统）
一、HDFS的特点
1.优点
1）可存储超大文件
（1）普通文件系统
每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘在对数据进行读和写时要求的最小单位。
文件系统是要构建于磁盘上的， 文件系统的也有块的逻辑概念，通常是磁盘块的整数倍，通常文件系统为几千个字节，而磁盘块一般为 512 个字节。
（2）HDFS
HDFS是一种文件系统，自身也有块（block）的概念，其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多，默认是 64MB。
（3）设计思想：最小化寻址开销
HDFS上的块之所以设计的如此之大，其目的是为了最小化寻址开销。
HDFS 文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量， 文件的所有块并不需要存储在一个磁盘上， 因此可以利用集群上任意一个磁盘进行存储， 由于具备这种分布式存储的逻辑，所以可以存储超大的文件，通常 G、T、P 级别。
2）一次写入、多次读取
一个文件经过创建、写入、关闭之后就无需改变，这种假设简化了数据一致性问题，同时提高了数据访问的吞吐量。
3）可运行在普通廉价机器上
hadoop的设计对硬件要求低，无需昂贵的高可用机器。
2.HDFS不适用的场景
1）数据量并不太大
hadoop适用于PB/TP级别数据量，如果数据量只有几十GB，不建议使用hadoop，因为没有任何好处。
2）大量小文件
对于Hadoop系统，小文件通常定义为远小于HDFS的blocksize（默认64MB）的文件。由于每个文件都会产生各自的元数据，Hadoop 通过Namenode来存储这些信息，若小文件过多，容易导致Namenode存储出现瓶颈。
且小文件过多，对数据寻址的时间开销可能会大于读取数据的时间，因而效率很低。
3）低延时
不适用于实时查询这种低延迟的场景，如股票实盘。但其他组件，如Hbase具有随机读、低延迟的特点。
4）结构化数据
HDFS适用于半结构、非结构化数据。结构化数据可以考虑用Hbase。
5）多用户更新
为了保证并发性，HDFS需要一次写入多次读取，目前不支持多用户写入。如需修改，也是通过追加的方式添加到文件的末尾处。出现太多文件需要更新的情况，Hadoop是不支持的。针对有多人写入数据的场景，可以考虑采用Hbase。
二、HDFS体系架构
1.主从架构
HDFS 是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点 NameNode 和 DataNode。
2.Namenode(名称节点))
系统中通常只有一个namenode，中心服务器的角色，管理存储和检索多个DataNode的实际数据所需的所有元数据。
3.DataNode（数据节点）
系统中通常有多个datanode，是文件系统中真正存储数据的地方，在NameNode统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
4.Client(客户端)
Client是HDFS的客户端，应用程序可通过该模块与NameNode和DataNode进行交互，进行文件的读写操作。
三、HDFS数据块复制
参考链接：深刻理解HDFS工作机制
https://www.cnblogs.com/wxisme/p/6270860.html
1.多副本机制
为了数据容错，文件系统会对所有数据块复制多份副本，默认3个副本。
2.副本管理策略
1）客户端节点上：默认放一个复本（若客户端运行在集群之外，会随机选择一个节点）。
2）第二个复本：会放在与第一个不同且随机另外选择的机架中节点上，
3）第三个复本：与第二个复本放在相同机架，切随机选择另一个节点。
4）其他副本：所存在其他复本，则放在集群中随机选择的节点上，不过系统会尽量避免在相同机架上放太多复本。
5）心跳和块报告：所有有关块复制的决策统一由 NameNode 负责，NameNode会周期性地接受集群中数据节点DataNode的心跳和块报告。一个心跳的到达表示这个数据节点是正常的。一个块报告包括该数据节点上所有块的列表。
四、HDFS读取和写入流程
参考《hadoop大数据入门与实战--电子书》p18~19
1.读文件
2.写文件
五、操作HDFS的命令
参考《hadoop大数据入门与实战--电子书》p20~21