HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统

文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的

当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？

一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了

二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可以继续加机器，突破了存储空间的限制

但这个方式有多个问题

（1）单机负载可能极高

例如某个文件是热门，很多用户经常读取这个文件，就使此文件所在机器的访问压力极高

（2）数据不安全

如果某个文件所在的机器出现故障，这个文件就不能访问了，可靠性很差

（3）文件整理困难

例如想把一些文件的存储位置进行调整，就需要看目标机器的空间是否够用，并且需要自己维护文件位置，如果机器非常多，操作就极为复杂

HDFS的解决思路

HDFS是个抽象层，底层依赖很多独立的服务器，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来讲，感觉就想在操作一台机器，感受不到HDFS下面的多台服务器

例如用户访问HDFS中的 /a/b/c.mpg 这个文件，HDFS负责从底层相应服务器中读取，然后返回给用户，这样用户只需和HDFS打交道，不关心这个文件是怎么存储的

写文件示例

例如用户需要保存一个文件 /a/b/xxx.avi 

HDFS首先会把这个文件进行分割，例如分为4块，然后分别放到不同服务器上

这样做有个好处，不怕文件太大，并且读文件的压力不会全都集中在一台服务器上

但如果某台服务器坏了，文件就读不全了

HDFS为保证文件可靠性，会把每个文件块进行多个备份

块1 : A B C 
块2 : A B D
块3 : B C D 

块4 : A C D

这样文件的可靠性就大大增强了，即使某个服务器坏了，也可以完整读取文件

同时还带来一个很大的好处，就是增加了文件的并发访问能力，比如多个用户读取这个文件时，都要读块1，HDFS可以根据服务器的繁忙程度，选择从哪台服务器读块1

元数据的管理

HDFS中存了哪些文件？

文件被分成了哪些块？

每个块被放在哪台服务器上？

……

这些都叫做元数据，这些元数据被抽象为一个目录树，记录了这些复杂的对应关系

这些元数据由一个单独的模块进行管理，这个模块叫做 NameNode

存放文件块的真实服务器叫做 DataNode

所以用户访问HDFS的过程可以理解为：

用户 -> HDFS -> NameNode -> DataNode

HDFS 优点

（1）容量可以线性扩展

（2）有副本机制，存储可靠性高，吞吐量增大

（3）有了NameNode后，用户访问文件只需指定HDFS上的路径