HDFS特有策略三-详解经典分布式文件系统

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

此讲义讲解了分布式文件系统HDFS

经典分布式文件系统三：HDFS Hadoop是一个基于JAVA的支持数据密集型分布式应用的分布式文件系统。它不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，还设计为在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。Hadoop能够保证应用可以在上千个低成本商用硬件存储结点上处理PB级数据。作为Apache的开源项目，Hadoop得到了Yahoo的支持，且被应用于其Web搜索和商业广告业务。 Hadoop的开发受到Google的MapReduce和Google文件系统技术的启发，提供了与之类似的分布式文件系统框架。

分布式文件系统里的老大哥，HDFS的资料你看过不少，但这份文档真挺清楚。基础知识、架构机制、读写流程都梳理得明明白白，像NameNode和DataNode怎么配合的，写得顺溜，适合刚上手或者想打牢底子的朋友。主从架构那块讲得还挺细，不只是说了谁干啥，还把交互流程说清楚了，比如客户端到底先找谁、数据是怎么走的，连心跳机制都有提到，实用性不错。而且它还顺带讲了数据备份策略、安全模式、高可用机制这些高级一点的概念，对你搭 Hadoop 集群肯定有。写数据的时候，怎么从一个 DataNode 串联复制到其他节点的流程也交代清楚，蛮值得一看。如果你准备搞大数据平台，尤其是用Hadoop的，建议先把这篇读

Hadoop 的 HDFS 架构，挺适合刚接触分布式文件系统的朋友。结构清晰，数据存储和校验分开走，出问题也好排查。心跳机制也设计得比较稳，不容易挂掉。文档有点偏底层，但看懂后你就知道为啥大数据圈这么爱它了。 HDFS的核心思路，就是把大文件拆成小块，扔到不同节点上。每块默认复制三份，节点挂了也能快速恢复。你要是做日志、图片归档，这种方式挺合适的。 数据块和metadata分离，NameNode 专门管文件目录和元信息，DataNode 负责实际存文件。看着有点绕，跑一遍你就懂。平时调试也别忘了观察心跳和副本状态，出问题基本都卡在这。 另外，想更深入了解的话，可以看看下面这些文章： HDFS

分布式存储里的老牌选手 MooseFS，主打一个“轻量+易部署”。元数据服务端只有一个master，是它的中枢——客户端、数据节点都得跟它打交道。不过呢，也正因为目前还是单master，有点小瑕疵：单点故障风险存在，但好在架构挺清晰，部署起来不费劲。 MooseFS 的master负责文件系统的所有元数据，包括目录结构、权限啥的。你只要部署好master，剩下的就是加chunkserver（数据存储节点），就像堆积木那样，慢慢扩展容量也 OK。 客户端连接时直接跟master沟通，它分配数据块去哪个chunkserver读写，整个流程还是挺丝滑的。支持大部分Linux/Unix系统，兼容性也算

分布式文件系统的最大好处，就是你不用管文件到底存在哪台机器上，访问起来跟本地差不多。客户机/服务器架构设计思路清晰，多个节点之间协同也比较灵活。像 Hadoop、FastDFS 这些，都已经被用得成熟了，踩坑少。 HDFS 的块存储机制挺靠谱，大文件切块后存不同节点上，挂了一个也不会影响整体。容错性不错，而且扩展也方便，节点一加就能用，适合你做大数据那一套。 MooseFS支持热插拔，挺适合那种动态扩容场景。主节点负责管理元数据，工作节点负责实际存储，结构还算清晰。日常维护成本不高，部署也不复杂。 还有像Lustre这种偏高性能场景的文件系统，主要在科研、图像这些领域用得多。性能是真的强，就是

GoogleFS 是 Google 推出的一个分布式文件系统，它的一个主要特点就是由主服务器来管理所有的元数据。主服务器维护着文件系统的命名空间、文件与数据块之间的映射、访问控制信息，以及数据块在主存中的位置。为了提高操作性能，GoogleFS 会将常用的数据块加载到主存中。这个设计可以保证系统在大规模分布式环境中的高效运作。对于大数据存储和，GoogleFS 的架构可以说是相当稳固和灵活的，尤其适合像 Google 这样的大型互联网公司。

深入探索HDFS：JAVA开发者的分布式存储利器 HDFS（Hadoop Distributed File System）作为Hadoop生态系统的核心组件，为海量数据存储提供了高效可靠的解决方案。对于JAVA开发者而言，掌握HDFS的使用意义重大，它能够： 处理超大规模数据: 突破单机存储瓶颈，实现PB级数据的存储和管理。 高容错性: 数据自动备份，即使节点故障也能确保数据安全。 高扩展性: 可轻松添加节点实现存储容量的线性扩展。 低成本: 基于普通硬件构建，降低存储成本。 JAVA开发与HDFS的结合: Hadoop Java API: 提供了丰富的接口，方便开发者与HDF