1 HDFS概述及设计目标

1.1 什么是HDFS：

• Hadoop实现的一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS
• 源自于Google的GFS论文
• 论文发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版

1.2 HDFS的设计目标：

• 非常巨大的分布式文件系统
• 运行在普通廉价的硬件上
• 易扩展、为用户提供性能不错的文件存储服务

HDFS官方文档地址

2 HDFS架构

HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.

• NameNode用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件
• 此外，还会有多个DataNode（简称DN），也就是数据节点，数据节点作为从节点存在（slave server）
• 通常每一个集群中的DataNode，都会被NameNode所管理，DataNode用于存储数据。

HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用操作系统中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的

而在底层，一个文件会被分成一个或多个数据块，这些数据库块会被存储在一组数据节点中。在CDH中数据块的默认大小是128M，这个大小我们可以通过配置文件进行调节

在NameNode上我们可以执行文件系统的命名空间操作，如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。

我们可以来看看HDFS的架构图

HDFS被设计为可以运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个Linux操作系统。HDFS是使用Java语言编写的，任何支持Java的机器都可以运行HDFS

使用高度可移植的Java语言编写的HDFS，意味着可以部署在广泛的机器上

一个典型的HDFS集群部署会有一个专门的机器只能运行NameNode，而其他集群中的机器各自运行一个DataNode实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但是并不建议这么做，除非是学习环境。

总结

• HDFS是主/从式的架构，一个HDFS集群会有一个NameNode以及多个DataNode
• 一个文件会被拆分为多个数据块进行存储，默认数据块大小是128M
• 即便一个数据块大小为130M，也会被拆分为2个Block，一个大小为128M，一个大小为2M
• HDFS是使用Java编写的，使得其可以运行在安装了JDK的操作系统之上

NN

• 负责客户端请求的响应
• 负责元数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DN）的管理

DN

• 存储用户的文件对应的数据块（Block）
• 会定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息和健康状况

3 HDFS副本机制

在HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块

默认情况下，每个数据块都会有三个副本

每个副本都会被存放在不同的机器上，而且每一个副本都有自己唯一的编号

• 如下图

4 HDFS 副本存放策略

NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本得过程就叫做副本存放，这个过程的策略其实就是在可靠性和读写带宽间得权衡。

《Hadoop权威指南》中的默认方式：

• 第一个副本会随机选择，但是不会选择存储过满的节点。
• 第二个副本放在和第一个副本不同且随机选择的机架上。
• 第三个和第二个放在同一个机架上的不同节点上。
• 剩余的副本就完全随机节点了

可以看出这个方案比较合理

• 可靠性：block存储在两个机架上
• 写带宽：写操作仅仅穿过一个网络交换机
• 读操作：选择其中得一个机架去读
• block分布在整个集群上

5 HDFS伪分布式环境搭建

5.1 官方安装文档地址

5.2 环境参数

• Mac OS 10.14.4
• JDK1.8
• Hadoop 2.6.0-cdh5.7.0
• ssh
• rsync

下载Hadoop 2.6.0-cdh5.7.0的tar.gz包并解压：

MacOS安装环境

设置 JAVA_HOME

• 添加java_home到.bash_profile文件中

export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home)
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib 

• 输入命令ssh localhost，可能遇到如下问题

• 原因是没打开远程登录，进入系统设置->共享->远程登录打开就好

这时你再ssh localhost一下