Hadoop之HDFS子框架
体系结构
由图片可以看到HDFS主要包含这样几个功能组件
Namenode:存储文档的元数据信息，还有整个文件系统的目录结构
DataNode:存储文档块信息，并且文档块之间是有冗余备份的
这里面提到了文档块的概念，同本地文件系统一样，HDFS也是按块存储的，只不过块的大小设置的相对大一些，默认为64M。如果一个文件不足64M，那么它只存储在一个块中，而且并不会占用64M的磁盘空间，
这一点需要注意，HDFS不适用于小文件存储的原因并不是因为小文件消耗磁盘空间，而是因为小文件占用了太多的块信息，每个文档块的元数据是会存储在namenode的内存里的，因此当文档块较多的时候会十分消耗namenode的内存
从功能结构来看，namenode提供了数据定位的功能，datanode提供数据传输，也就是客户端在访问文件系统的时候是直接从datanode里面读取数据的，而不是namenode
从部署结构来看,namenode作为系统的唯一单点，如果一旦出现问题那么后果是十分危险的，整个文档系统将面临瘫痪，HDFS针对此设计了secondNameNode，用来备份namenode的数据
从目录结构来看，namenode由两部分信息组成
fsimage用来封装文件系统的元数据信息（包括文档的访问时间、访问权限，所包含的数据块等）
edits用来记录文档系统的操作日志
当namenode启动的时候，fsimage会被加载到内存，然后对内存里的数据执行edits所记录的操作，以确保内存所保留的数据处于最新的状态。
当namenode启动后，所有对文件系统元数据的访问都是从内存中获取的，而不是fsimage。fsimage和edits只是实现了元数据的持久存储功能，事实上所有基于内存的存储系统大概都是采用这种方式
这样做的好处是加快了元数据的读取和更新操作(直接在内存中进行)，但是也带来了负面的影响，当edits内容较大时，namenode的启动会变得非常缓慢
对此，secondNamenode提供了将fsimage和edits聚合的功能，首先将namenode里的数据拷贝过来，然后执行merge聚合操作，在将聚合后的结果返回给namenode，并且在本地保留备份，这样不但加快了namenode的启动速度，也对namenode的数据增加了冗余。
IO操作
hdfs读取文件流程
首先，连接到分布式文件系统，从namenode里获取要访问的文件由哪些块组成，每一个块的存储地址是多少
然后，定位到指定的datanode去读取文件
注意：每个块的存储地址是在hadoop启动之后才加载到namenode的内存里的，而不是持久化存储到namenode本地
namenode和datanode具备心跳通信的功能，它会定时从datanode那里收到一些反馈，包括block的存储地址信息等等
hdfs写文件流程
首先同样是连接到分布式文件系统，向namenode发送创建文件的命令
namenode保存文档的元数据信息之后会调度具体的datanode来执行数据流的写入操作，写入成功后，需要执行冗余备份，将Block复制多份，每一分存储到不同的机器节点中，防止单点故障的出现
使用HDFS来存储数据，每个block至少要备份一份，默认是3份，如果没有指定备份，或者备份的过程中出现了异常，则文件的写入操作不会成功
hdfs不适用的场景
1.低延迟的数据访问HDFS主要针对大文件来设计的，多用于线下的数据分析，对于线上应用并且及时性要求较高的系统，可尝试使用Hbase
2.大量小文件
消耗namenode内存，可以使用SequenceFile或MapFile来作为小文件的容器
3.多线程写入，随机写入
HDFS系统中，每个文件只能并发开启一个Writer，并且写入操作只能在文件的末尾进行