Hadoop：学习HDFS，看完这篇就够了！
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。由于其具有高容错性、高可靠性和高吞吐量等特点，因此广泛应用于大数据处理和分析场景。
一 认识Hadoop
学习HDFS之前，让我们先来简单认识一下Hadoop是什么？
Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台性，可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop具有如下特性：
- 高可靠性：采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外服务；
- 高效性：作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，可以高效处理BP级数据；
- 高可扩展性：Hadoop可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上；
- 高容错性：采用冗余数据存储方式，自动保存数据的多个副本，并能自动将失败的任务进行重新分配；
- 成本低：Hadoop采用廉价的计算机集群，成本低，普通用户也很容易用自己的PC搭建Hadoop运行环境；
- 运行在Linux系统上：Hadoop是基于Java语言开发的 ，可以较好地运行在Linux平台上；
- 支持多种编程语言：Hadoop上的应用程序也可以用其 他语言编写，如C/C++，Python等。
Hadoop生态系统包括：
HDFS（分布式文件系统）、HBase（列式数据库）、MapReuduce（编程模型）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流语言和编程环境）、Mahout（算法实现）、ZooKeeper（构建分布式应用）、Flume（日志采集管理）、Sqoop（数据交换）、Ambari（Hadoop集群安装、部署、配置、管理）
（参考资料来源于《大数据技术原理与应用》（林子雨）一书）
Hadoop的核心之一就是我们今天要学习的分布式文件系统HDFS了。
关于Hadoop的更多内容，这里就不一一说明了，Hadoop环境搭建也较为复杂，感兴趣的朋友可以自行查阅资料。如果是单纯学习的话，这里推荐章章鱼大数据 (ipieuvre.com)线上平台，这里可以满足我们学习云计算的各种需要，还有很多的课程及教程，省去了我们搭建环境的苦恼。（如果有朋友想在自己的电脑上搭建，需要安装包也可以找我获取~）
二 分布式文件系统HDFS
好了，接下来让我们进入正题，首先先来认识一下什么是“分布式文件系统”？简单来说，分布式文件系统就是把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。 HDFS采用主/从（Mater/Slave）体系结构，由计算机集群中的多个节点构成，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)， 另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)。顾名思义，主节点就是用来存储元数据的，负责管理分布式文件系统的命名空间，而从节点或者说数据节点就是用来存储和读取数据的。理论上讲，主节点有且只有一个（HDFS1.0即是如此），而从节点数量不定，可以有无限多个。但是随着数据量的增大，在名称节点运行期间，EditLog文件将会变得很大，导致名称节点启动操作非常慢，因此又衍生出了第二名称节点（SecondaryNameNode）。第二名称节点同样是HDFS架构中的一个组成部分，它用来保存名称节点中对HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间，一般单独运行在一台机器上。
HDFS同样采用了“块”的概念，以块为单位进行读写，默认一块为64MB。与我们平时所了解的“块”相同，其主要作用是为了分摊磁盘读写开销，不同的是其大小要比普通文件系统的块大很多。
HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多数据需要通过网络进行传输。所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。
简单介绍了HDFS的体系结构，接下来让我们分析一下这种结构有何优劣呢？由于整个体系结构中，只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此其无法对不同的应用程序进行隔离，也就是隔离性较差，此外一旦该节点发生故障，那么整个集群就不可用了，即集群的可用性得不到保障。而名称节点又保存在内存中，因此其存储内容的量也会受到我们内存空间大小的限制。最后就是性能上的问题了，整个分布式文件系统的吞吐量，都受到名称节点吞吐量的限制，带来了性能瓶颈。
HDFS采用冗余数据存储策略（这个我们上面也有提到过），保证了系统的容错性和可用性，通常数据会以多副本的方式分布到不同的数据节点上，加快了数据传输速度，也容易检查出数据错误，更重要的是保证了数据的可靠性（比较多个副本同时出错的概率太低了）。
一般数据至少会被保存3份，分别存放在放置在上传文件的数据节点、与第一个副本不同的机架的节点、与第一个副本相同机架的其他节点上，保证了无论数据本身出现问题，换算数据所在机架出现问题，都不影响数据的可靠性。HDFS还提供了一个API，可以确定一个数据节点所属的机架ID，客户端也可以调用 API获取自己所属的机架ID。 当客户端读取数据时，从名称节点获得数据块不同副本的存放位置列表，列表中包含了副本所在的数据节点，可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属的机架ID，当发现某个数据块副本对应的机架ID和客户端对应的机架ID相同时，就优先选择该副本读取数据，如果没有发现，就随机选择一个副本读取数据。
最后分享一个我之前看到过的漫画解读HDFS读写机制。
详细内容可以参考：Hadoop学习笔记（三）漫画解读HDFS读写原理_hdfs读写流程漫画中文翻译-CSDN博客
三 HDFS常用命令
HDFS shell的基本命令语法如下：
hdfs dfs -<命令> [选项] <参数>HDFS大多数命令都与Linux命令相同，只是加上了hdfs dfs或hadoop fs这个前缀。以下简单列举一些常用命令：
1.ls：查看当前目录下所有文件
参数 -R 表示递归查看该路径下的所有文件
如查看根目录下的所有文件：
如果使用的是上面提到过的章鱼大数据平台，那么也可以通过在浏览器中输入：localhost：50070 实现文件可视化
分别点击上图中的1、2位置，即可看到根目录下所有文件
2.mkdir：创建一个新的目录
参数 -p 表示创建连级目录
如在当前目录下创建文件夹test和test2，并在test2文件夹下创建联级文件夹t：
目录创建完成后不会有新的提示，可以通过ls命令查看结果
3.mv：移动文件或目录
如将刚刚创建的文件夹t移动到a文件夹下，并更名为t1：
4.rm：删除HDFS中的文件或目录
参数 -p 表示创建连级目录
如删除刚刚创建的test2文件夹：
5.put：将本地文件或目录上传到HDFS。
如果使用的是章鱼大数据平台，则需要先将文件从真机中上传到虚拟机。
点击工具栏里的上传即可上传文件。文件会自动上传到/home/zhangyu路径下：
如将我们的test.txt文件上传到文件夹b下：
6.get：从HDFS下载文件或目录到本地文件系统
如将文件夹b下的b1目录下载到虚拟机中：
7.chmod：更改文件或目录的权限
chown：更改文件或目录的所有者
chgrp：更改文件或目录的所属组
如赋予test文件所有用户所有权限：
对比其之前的权限，可以看到权限已经更改成功。
8.cat：查看文件的内容
9.du：显示文件大小
参数 -s 表示显示当前目录或者文件夹的大小
10.copyFromLocal 复制本地文件到HDFS
copyToLocal 复制HDFS文件到本地系统
这两个命令和put/get命令类似，区别在于目标路径必须是本地文件
以上就是对HDFS的简单介绍了，接下来还会分享这部分的相关习题和练习，需要备战期末的同学们可以先收藏起来~当然如果要深入学习HDFS，仅仅了解这些是不够的，还需要进一步的学，这里推荐b站上的课程：
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