Hadoop入门HDFS 分布式文件系统
HDFS是指 Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
HDFS的特点
任何事物都有优缺点，世界上没有完美的东西，大数据使用 Hadoop 并不是说它很完美，而是暂时没有找到比它更好的解决方案。
HDFS的优点
HDFS的设计天生就是数据冗余的，所以数据会很安全，有很高的容错性，即使其中一个节点整个丢失也不会影响数据安全，因为数据将被分布在多个节点，并且存储多份，所以我们可以使用廉价的机器来存储我们宝贵的数据。
同时分布式的设计可以让集群拥有非常大的存储容量，可以是GB、TB、PB甚至是EB的容量。
HDFS的缺点
因为它的优点就会带来缺点，因为文件被分布在多个节点，所以获取文件的延迟就很严重，不像是单硬盘中获取数据那样毫秒级的读写数据。
同时因为 HDFS 是采用分布式存储，这就需要 NameNode 的帮助来记录文件分布在哪里，如果你有大量的小文件存储需求，也是不适合的，这会给 NameNode 带来非常大的压力。
不支持文件并发写和随机修改，也就是说 HDFS 并不能像硬盘那样随时修改数据，而是只能追加文件或者写入以后只进行读取操作。
HDFS的组成
这里引用 Hadoop 官网文档的一个结构图，其中主要描述的就是三大块。
NameNode
NameNode是Master主管，它负责管理 HDFS、副本策略、数据块(Block)映射信息、处理客户端的读写请求。
DataNode
DataNode是Slave从属，它负责存储实际的数据块(Block)、读写数据
Client
Client是客户端，客户端对数据进行切分成多个数据块(Block)进行上传，与 NameNode 交互获取文件数据块(Block)的位置信息，与 DataNode 交互读写数据，主要通过客户端对 NameNode 下达命令。
HDFS的Block
HDFS 文件系统跟我们日常使用的硬盘还有个最大的不同之处就是数据块(Block)，HDFS 并不是存储一个一个的文件，而是一个一个的数据块(Block)，然后把数据块(Block)一个一个的存储在不同的集群节点中，需要提取文件的时候再从各个集群节点中提取出数据块(Block)，恢复成我们原始的文件。
数据块(Block)的大小可以通过配置进行改变，但默认 Hadoop2.x 是128MB，Hadoop1.x 是64MB。
为什么是128M呢
我们需要先关注一下读取文件都发生了什么？
1.去询问 NameNode 我需要的文件都在哪里，这个叫寻址
2.去对应的 DataNode 读取数据块(Block)，这里才是实际传输数据
假设我们的数据块(Block)很小，那么就会产生非常多的数据块(Block)，在第一步寻址就会花费很长时间；那加入数据块(Block)很大呢，虽然数据块(Block)数量会减少，寻址会很快，但第二步可能就会很慢，因为硬盘的IO性能也是有限的。
目前市面上的机械硬盘读取速度都在 100MB/S 左右，如果将数据块(Block)设置成128M基本就是每秒读取一个数据块(Block)，而寻址时间基本是10ms左右，这样搭配更合理一些，所以如果你的磁盘性能比较高的话可以将数据块(Block)调大，反之调小。我们使用默认的就可以。
HDFS的Shell命令
关于 HDFS 的 Shell 命令，我就不说太多了，因为我讲的话也是去抄官方文档，不如直接去看官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/r2.10.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSCommands.html。
我只讲几个常用的给起个头，剩下的就得自己看文档了。其实 HDFS 的操作和 Linux 中的操作十分像，所以上手会很快，来举个例子。
bin/hadoop fs 具体命令
显示目录信息：hadoop fs -ls /
创建文件夹：hadoop fs -mkdir -p /renfei/test
显示文件内容：hadoop fs -cat /renfei/test/hadoop.txt
是不是和 Linux 的操作一样的命令？所以我就不再啰嗦了，直接看官方文档吧。下一篇我们将使用编程的方式操作 HDFS。
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