这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第4天 首先学习了HDFS的基本介绍，然后学习了HDFS架构介绍和组件用途，然后了解了分布式存储系统基本原理和HDFS各组件的重要设计，最后提出了应用场景。 Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。 Hadoop 最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。 HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS 架构原理HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群包含一个单独的NameNode和多个DataNode。Namenode管理文件系统的元数据，而Datanode存储了实际的数据。
NameNode作为master服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。NameNode会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割成具体block块的信息、以及每一个block块归属的DataNode的信息。 HDFS通过NameNode对用户提供了一个单一的命名空间。DataNode作为slave服务，在集群中可以存在多个。通常每一个DataNode都对应于一个物理节点。DataNode负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划分为多个block块，管理block块信息，同时周期性的将其所有的block块信息发送给NameNode。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。 在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。 HDFS系统架构图，主要有三个角色，Client、NameNode、
