简述
HDFS（Hadoop Distributed File System），作为Google File System（GFS）的实现，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
适用、不适用的场景
HDFS特点：
- 高容错性、可构建在廉价机器上
- 适合批处理
- 适合大数据处理
- 流式文件访问
HDFS局限：
- 不支持低延迟访问
- 不适合小文件存储
- 不支持并发写入
- 不支持修改
HDFS架构
看两张HDFS的架构图。
HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。
HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。
HDFS客户端：就是客户端。
1、提供一些命令来管理、访问 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
2、与 DataNode 交互，读取或者写入数据；读取时，要与 NameNode 交互，获取文件的位置信息；写入 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
NameNode：即Master，
1、管理 HDFS 的名称空间。
2、管理数据块（Block）映射信息
3、配置副本策略
4、处理客户端读写请求。
DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
1、存储实际的数据块。
2、执行数据块的读/写操作。
Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。
1、辅助 NameNode，分担其工作量。
2、定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
3、在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
读、写文件过程
从HDFS读取内容
1、首先调用DistributedFileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。
2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面。
3、前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成 DFSInputStream 对象，DFSInputStream可以方便的管理DataNode和NameNode数据流。客户端调用read方法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的DataNode并连接DataNode。
4、数据从DataNode源源不断的流向客户端。
5、如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的DataNode连接，接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。
6、如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去NameNode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。
向HDFS写入内容
1.客户端通过调用DistributedFileSystem的create方法，创建一个新的文件。
2.DistributedFileSystem通过RPC（远程过程调用）调用NameNode，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NameNode会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NameNode 就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。
3.前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream，DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列data queue。
4.DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的DataNode，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中，第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中，以此类推。
5.DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
6.客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。
7.DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。
副本存放策略
一般情况下副本系数为3，HDFS的副本放置策略是：将第一个副本放在本地节点，将第二个副本放在本地机架上的另一个节点，而第三个副本放到不同机架上的节点。
这种方式减少了机架间的写流量，从而提高了写的性能。机架故障的机率远小于节点故障。这种方式并不影响数据可靠性和可用性的限制，并且它确实减少了读操作的网络聚合带宽，因为文件块仅存在两个不同的机架，而不是三个。
文件的副本不是均匀的分布在机架当中，1/3的副本在同一个节点上，1/3副本在同一个机架上，另外1/3个副本均匀地分布在其他机架上。
流水线复制
假设HDFS副本系数为3，当本地暂时文件积累到一个数据块大小时，client会从NameNode获取一个列表用于存放副本。然后client开始向第一个DataNode数据传输，第一个DataNode一小部分一小部分地接收数据，将每一部分写入本地仓库，并同一时间传输该部分到列表中的第二个DataNode节点。第二个DataNode也是这样，一小部分一小部分地接收数据，写入本地仓库，并同一时候转发给下一个节点，数据以流水线的方式从前一个DataNode拷贝到下一个DataNode。最后，第三个DataNode接收数据并存储到本地。因此，DataNode能流水线地从前一个节点接收数据，并同一时间转发给下一个节点，数据以流水线的方式从前一个DataNode拷贝到下一个DataNode，并以相反的方向Ack前一个Node。
扩展：大数据存储生态圈简介
Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。
Hive
Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。
HBase
Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。
扩展：GFS简介（Google File System）
GFS、MapReduce、BigTable是Google大数据的三大理论。我们简单描述下GFS：
- 文件被分为许多固定大小的chunk，并分配一个全局唯一的64位Chunk标志；
- Master-Slave结构，Master节点记录节点及Chunk元信息；
- 为了保证可靠性，每个Chunk会被复制到多个Slave节点上；
- HDFS保证了CAP的CP，它的一致性如何实现的可以参考文末的引用文献。
参考文章：
https://blog.csdn.net/luoyhang003/article/details/72229121（GFS介绍）
https://blog.csdn.net/qiaojialin/article/details/71574203（GFS一致性总结）
https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/79757242（HDFS核心技术详解）
https://blog.csdn.net/w1573007/article/details/52966742（Google三大理论）