一、背景介绍
当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区（partition)并存储到多台单独的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统（distributed filesystem)。该系统架构于网络之上，势必引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通文件系统更为复杂。Hadoop有一个称为HDFS的分布式文件系统，在非正式或旧文档中也会简称DFS。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统。
HDFS特点
以流式数据访问来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。
为优化高数据量访问，以高时间延迟为代价。
对于低延迟的访问，HBase是更好的选择。
文件系统的元数据存储在内存，记录在edits,映射在fsimage文件中,通过secondaryNameNode提高NameNode可靠性。
不支持多个写入者的操作，也不支持在文件的任意位置修改。
二、NameNode
整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。
文件包括
fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息
edits:操作日志文件
fstime:保存最近一次checkpoint的时间
这些文件保存在磁盘的文件系统中
元数据管理
在内存中保存metedata，用于处理“读请求”。到有“写请求”到来时，namenode会首先写editlog到磁盘，即向edits文件中写日志，成功返回后，才会修改内存，并且向客户端返回。Hadoop会维护一个fsimage文件，也就是namenode中metedata的镜像，但是fsimage不会随时与namenode内存中的metedata保持一致，而是每隔一段时间通过合并edits文件来更新内容。SecondaryNameNode就是用来合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata的。
三、SecondaryNameNode
实现意义
HA的一个方案。但不支持热备。配置即可。默认在安装在NameNode节点上（不安全）。
在检查点任务到来时，通知NameNode切换edits,然后从NameNode上下载元数据信息（fsimage,edits），然后把二者合并，生成新的fsimage，在本地保存，并将其推送到NameNode，替换旧的fsimage.
检查点checkpoint设置
fs.checkpoint.period 指定两次checkpoint的最大时间间隔，默认3600秒。
fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值，一旦超过这个值则强制checkpoint，不管是否到达最大时间间隔。默认大小是64M。