分布式文件存储
随着数据量的不断增大，文件的大小取决于单机存储的上限，这显然满足不了我们的需求。HDFS将大文件切块，部署到不同的机器节点上，完成分布式存储。

在分布式系统中，计算机节点放在机架上，每个机架存在很多节点，不同机架之间通过交换机通信，同一机架不同节点之间通过网络互连。

远程调用：远程过程调用（RPC）是一种常用的分布式网络通信协议,它允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序，同时将网络的通信细节隐藏起来，使得用户无须额外地为这个交互作用编程。分布式系统之间的通信大都通过RPC实现。

名称节点负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理数据节点与文件块的映射关系；数据节点负责数据的存储和读取。

客户端读数据会先访问名称节点，获取数据块对应数据节点的位置，进而读取数据，写入数据也会由名称节点分配存储位置，再向对应数据节点写入数据。

名称节点的两个核心数据结构：

FsImage
FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据
元数据信息包括文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块
注：FsImage文件没有记录块存储在哪个节点，数据块和节点映射信息保存在NameNode的内存中。
EditLog
记录对所有文件创建、删除、重命名等操作。

secondDaryNameNode会定期与NameNode通信，暂停EditLog,创建新的EditNew,瞬间完成。
FsImage和EditLog会不断增大，secondDaryNameNode可以解决这个问题，它会定期拉取这两个文件，进行一个合并过程，通过执行EditLog文件，得到最新的FsImage，推送到NameNode, 代替原有的FsImage,同时使用editNew代替原有EditLog文件。
secondDaryNameNode 还可以作为冷备份，在NameNode宕机后使用它进行恢复

HdFS按块存储，每个块默认大小是128M,远远大于普通文件系统，这样做的目的是为了最小化寻址开销。

文件存储在磁盘上，磁盘读取数据靠的是机械运动。

当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址，即确定要读的数据在哪个磁道，哪个扇区。为了读取这个扇区的数据，需要将磁头放到这个扇区上方，
为了实现这一点，磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间，然后磁盘旋转将目标扇区旋转到磁头下，这个过程耗费的时间叫做旋转时间。
最后是对读取数据的传输。

所以每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分

HDFS读取文件的时间就可以分为寻址时间和数据传输时间，如果文件太小，在名称节点的映射列表会过大，影响寻址时间，寻址时间如果大于传输时间，就没有意义了。所以设置成大文件。

如果Block设置过大，在MapReduce任务中，Map或者Reduce任务的个数小于集群机器数量，会使得作业运行效率很低。

HDFS采取多副本进行数据冗余，一个数据块默认冗余三个副本，其中一个副本放到不同机架上，其它两个副本放在同一个机架不同节点上。

如图，数据块1被分别存放到数据节点A和C上，数据块2被存放在数据节点A和B上

网络传输或者磁盘读写可能会导致数据错误
解决办法：

在文件被创建的时候，客户端对文件进行摘录，并写入数据同一路径隐藏文件中。
客户端读取数据后会进行数据块的校验，一般使用md5或者sha1算法，如果出错会请求其它节点的数据块，并向名称节点汇报，名称节点会定期检查并重新复制这个block.

写入：

读取：
HDFS提供了一个API可以确定一个数据节点所属的机架ID，客户端也可以调用API获取自己所属的机架ID

客户端请求NameNode,计算出距离client最近的副本，返回元数据信息；
当客户端读取数据时，从名称节点获得数据块不同副本的存放位置列表，列表中包含了副本所在的数据节点，可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属的机架ID，当发现某个数据块副本对应的机架ID和客户端对应的机架ID相同时，就优先选择该副本读取数据，如果没有发现，就随机选择一个副本读取数据
客户端读取对应数据块信息。

本文参考厦门大学林子雨老师的大数据课程