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1.介绍
hadoop文件系统（HDFS）是一个运行在普通的硬件之上的分布式文件系统，它和现有的分布式文件系统有着很多的相似性，然而和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的，HDFS是高容错性的，可以部署在低成本的硬件之上，HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问，它适合大数据集的应用程序，HDFS放开一些POSIX的需求去实现流式地访问文件数据，HDFS开始是为开源的apache项目nutch的基础结构而创建，HDFS是hadoop项目的一部分，而hadoop又是lucene的一部分。
2.假定和目标
硬件故障
硬件的故障时很正常的，而不是异常。整个HDFS系统将由数百或数千个存储着文件数据片断的服务器组成。实际上它里面有非常巨大的组成部分，每一个组成部分都会频繁地出现故障，这就意味着HDFS里的一些组成部分是总是失效的，因此，故障的检测和自动快速恢复是HDFS一个很核心的结构目标。
流式的数据访问
运行在HDFS之上的应用程序必须流式地访问它们的数据集，它不是典型的运行在常规的文件系统之上的常规程序。HDFS是设计成适合批量处理的，而不是用户交互式的。重点是在数据吞吐量，而不是数据访问的反应时间，POSIX强制的很多硬性需求对很多应用不是必须的，去掉POSIX的很多关键地方的语义以获得更好的数据吞吐率。 大数据集运行在HDFS之上的程序有很大量的数据集。这意味着典型的HDFS文件是GB到TB的大小，所以，HDFS是很好地支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，应该一个集群中支持数百个节点，还应该支持一个集群中千万的文件。
简单一致性模型
大部分的HDFS程序对文件操作需要的是一次写入，多次读取的。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这个假定简单化了数据一致的问题和高吞吐量的数据访问。Map-Reduce程序或者网络爬虫程序都是非常完美地适合这个模型。有一个计划在将来实现文件的附加写入。
移动计算比移动数据更经济
在靠近要被计算的数据所存储的位置来进行计算是最理想的状态，尤其是在数据集特别巨大的时候。这样消除了网络的拥堵，提高了系统的整体吞吐量。这个假定就是将计算离数据更近比将文件移动到程序运行的位置更好。HDFS提供了接口，来让程序将自己移动到离数据存储的位置更近。
轻便的访问异构的软硬件平台
HDFS应该设计成这样的一种方式，就是简单轻便地从一个平台到另外一个平台，这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用HDFS作为平台。
名字节点和数据节点
HDFS是一个主从结构的体系，一个HDFS集群是由一个名字节点，它是一个管理文件的命名空间和调节客户端访问文件的主服务器，当然还有的数据节点，一个节点一个，它来管理存储。HDFS暴露文件命名空间和允许用户数据存储成文件。
内部机制是将一个文件分割成一个或多个的块，这些块存储在一组数据节点中。名字节点操作文件命名空间的文件或目录操作，如打开，关闭，重命名，等等。它同时确定块与数据节点的映射。数据节点来负责来自文件系统客户的读写请求。
数据节点同时还要执行块的创建，删除，和来自名字节点的块复制指示。
名字节点和数据节点都是软件运行在普通的机器之上，机器典型的都是linux，HDFS是用java来写的，任何支持java的机器都可以运行名字节点或数据节点，利用java语言的超轻便型，很容易将HDFS部署到大范围的机器上。典型的部署时将有一个专门的机器来运行名字节点软件，机群中的其他机器运行一个数据节点实例。体系结构排斥在一个机器上运行多个数据节点的实例，但是实际的部署不会有这种情况。
集群中只有一个名字节点极大地简单化了系统的体系。名字节点是仲裁者和所有HDFS的元数据的仓库。系统设计成用户的实际数据不经过名字节点。
