HDFS简介
HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
产生原因：迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS总体的组成架构：
HDFS的Shell操作
我使用的是hadoop fs 这种格式的指令比较多。
创建文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo
从本地上传文件到HDFS上。我习惯使用-put这个指令比较多
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
把一个文件追加到另一个文件尾部，因为HDFS只适合文件的追加。
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
把一个文件从HDFS复制到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
显示目录信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
显示文件内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
创建文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另外一个路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
在 HDFS 目录中移动文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
显示一个文件的末尾 1kb 的数据
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
删除文件或文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
递归删除目录及目录里面内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
-du 统计文件夹的大小信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo 27 81 /jinguo [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo 14 42 /jinguo/shuguo.txt 7 21 /jinguo/weiguo.txt 6 18 /jinguo/wuguo.tx
设置 HDFS 中文件的副本数量
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
HDFS的写数据流程
1.要将ss.avi上传到HDFS中，客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2.NameNode 返回是否可以上传。（没有的话就可以上传啦）
3.客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。
4.NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 dn1、dn2、dn3。（dn1,dn2,dn3这三个dn存三份儿数据）
5.客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据，dn1 收到请求会继续调用dn2，然后 dn2 调用 dn3，将这个通信管道建立完成。（先建立管道通信）
6.dn1、dn2、dn3 逐级应答客户端。（返回消息的管道确立）
7.客户端开始往 dn1 上传第一个 Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以 Packet 为单位，dn1 收到一个 Packet 就会传给 dn2，dn2 传给 dn3；dn1 每传一个 packet会放入一个应答队列等待应答。
8.当一个 Block 传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 上传第二个 Block 的服务器。（重复执行 3-7 步）。
网络拓扑- 节点距离计算
节点距离就是NameNode通过计算要将数据存储到哪几个DataNode当中，选择最优的DataNode。
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
机架感知
这个就是副本存储数据的选择，在很多的DataNode当中，选择较合适的DataNode存储副本。
第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。
HDFS的读数据流程
（1）客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。
（2）挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
（3）DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。串行传输的。
（4）客户端以 Packet 为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
NN 和 和 2NN 工作机制
第一 阶段：NameNode 启动
（1）第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
（2）客户端对元数据进行增删改的请求。
（3）NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。
（4）NameNode 在内存中对元数据进行增删改
第二 阶段：Secondary NameNode 工作
（1）Secondary NameNode 询问 NameNode 是否需要 CheckPoint。直接带回 NameNode是否检查结果。
（2）Secondary NameNode 请求执行 CheckPoint。
（3）NameNode 滚动正在写的 Edits 日志。
（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode。
（5）Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
（6）生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
（7）拷贝 fsimage.chkpoint 到 NameNode。
（8）NameNode 将 fsimage.chkpoint 重新命名成 fsimage。
DataNode工作机制
（1）一个数据块在 DataNode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
（2）DataNode 启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（6 小时）的向 NameNode 上报所有的块信息
（3）心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
（4）集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
补充
在搭建hadoop集群的时候，遇到问题的解决方案。
1.搭建好集群之后，测试wordcount案例时候，出现错误，对/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop路径下的mapred-site.xml进行编辑，添加下面内容。
<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value> </property>
