HDFS，是一个分布式文件存储系统。那我们自然可以去联想比如fastdfs等我们java领域的分布式文件系统。大概是下面这样子的，那么HDFS
有什么区别呢？为什么就能在大数据领域成为一个不可或缺的基础组件呢？
小白网上搜索了很多关于HDFS的设计理念和优点。如下：
首先肯定是支持超大数据集，几十亿的数据，通过分布式存储，分散到多台机器上去，妥妥的没毛病。
高可用性，大数据需要大量的机器去承载数据，一般都会采用普通的服务器去集群部署，是机器就会故障，更不用说不是那种专业的商用数据服务器了。HDFS可以自动探查到集群中的某个机器故障了，会自动进行故障恢复。
流式数据处理，大概意思就是基于流的形式来读写数据，保证高吞吐量的读写。
简化的一致性模型，一次写入，多次读。没有读写冲突，一致性也不需要额外维护。一个文件只有一次写入，之后只能追加，不能随便修改之前的数据。
尽量移动计算，不要移动数据。通过MapReduce或者其他计算框架计算时，尽可能是让计算任务靠近数据，而不要通过网络去移动传输数据。
HDFS的架构是什么样子呢？常见的有主从架构，master-slave模式。这里就要介绍一下概念，首先NameNode，一个jvm进程，一个集群只有一个，可以看成是master，是整个集群的中心指挥官，其实就是文件命名空间，文件目录的形式，/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念，一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块，比如1G，分成8块，每块128M，可能会存储到机器1，机器2，或者更多。
DataNode，运行在每一台要存储数据的机器上，对这台机器上存储的文件数据进行交互，管理。负责管理一个文件最终存储到本机器的具体的一个或多个块，block1，block3，可能还有一个block2在其他机器上。
那么，当你想要查找某个文件的时候，就可以问NameNode，他在哪里？NameNode就告诉你这个文件有几个块，分别在哪几台机器上。那么你就可以去和这几台机器通信，获取对应的文件块。
我们再来看看NameNode里面的元数据这个概念，元数据，包括文件目录结构，以及目录结构下有哪些文件，每个文件有几个block，各个block存储在哪一台DataNode机器上，基本这些构成了元数据，存储在NameNode机器的内存中，当然还有些文件权限，文件限制等元数据。这是一种文件系统的层级目录，目录->子目录->文件，所以我们可以创建目录，创建文件，读写文件，像我们操作文件一样。而且hadoop里面我们通过Linux的很多命令都可以进行操作，hadoop fs -mkdir -p /usr/local/1.txt 这个就是创建目录和文件。hadoop fs -put 文件 就是上传文件，等等。
那么，当我们的客户端进行各个文件操作的时候，肯定会对元数据进行操作和修改，这里的元数据是就是都交给NameNode进行管理的。NameNode里有一个概念叫做EditLog。编辑操作日志，当你操作一次文件，就记录一条日志，每一条日志都会写到磁盘中持久化。一条条日志可以还原出整个文件目录层级。还有个概念叫做FsImage。所有的目录结构，文件和DataNode，Block的映射关系。这些会完整地存储到FsImage里面,并且FsImage是存储在磁盘文件上，持久化存储。
NameNode在内存中维护着一份元数据，所有的读写操作都是操作的内存，这样子会有很高的性能。然后每隔一段时间，执行一个叫做Checkpoint操作，这里的间隔时间是可以配置的，会读取磁盘里所有的EditLog文件，全部都还原到内存中一个FsImage缓存，然后将FsImage重新写入到磁盘中，并且将EditLog都清理掉。
每次NameNodeode启动的时候也会读取FsImage文件和EditLog文件去下载一份缓存到内存中。
那么hadoop到底是怎么通过fsimage和EditLog来实现元数据的管理存储机制呢？hadoop1.x时候，NameNode启动，将fsImage读入内存，根据EditLog一条条还原元数据到最新状态，将最新的fsimage写入磁盘文件，接着清空掉EditLog。紧接着，NameNode不断修改元数据，直接修改内存中的元数据，并且将变更日志记录到EditLog中去。并且为了防止EditLog变得越来越大，定时做checkpoint，将最新的元数据fsimage写入到磁盘，清除掉EditLog。
还有个问题就是定时做checkpoint操作，将editLog和fsimage合并，会有很多读写，很消耗性能和时间，这时就有一个一个架构方案，引入了Secondary NameNode系统组件。一般它部署在一台新的机器上，专门在后台做checkpoint操作，每隔一段时间，通知NameNode先不要写EditLog，可以暂时写一个newEditlog，然后拉取NameNode的EditLog和FsImage到本地，进行合并，写一份新的fsimage到磁盘。然后将最新的fsimage推送到NameNode上，同时呢，NameNode也会将NewEditLog改为Editlog。Secondary NameNodeameNode也是NameNode的一个冷备份。如果NameNode挂掉了，最多损失checpoint之后一些元数据变更，大部分元数据还在fsImage在Secondary NameNod上有一份存储着。一般一小时一次或者EditLog大小超过64MB，就会执行一次。紧接着，又出现了了一个checkpoint Node 其实就和Secondary NameNode一样，做同样的操作。
紧接着还出现了一种架构，就是Backup Node，出现的初衷也是为了checkpoint Node那种下载EditLog和fsimage进行合并的思路。backupNode是什么思路呢？backupNode就是在内存中放入一份和NameNode一样的fsImage数据，同时还接受NameNode传输过来的EditLog流，然后写入到自己本地。同时将EditLog应用到内存的fsimage中。backupNode还会定时做checkpoint操作，将内存中的数据写到磁盘上fsimage文件，覆盖老的fsimage，将EditLog清空。
这些就是小白学到的HDFS1.0的架构。不过现在HDFS3.0都出来了，小白还要再接再厉，继续努力学习。文中有错误的地方欢迎碧友们指出来，谢谢。