HDFS文件系统结构是怎样的

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，主要用于存储和管理大规模数据集。它采用主从（Master/Slave）架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。以下是HDFS文件系统的主要结构和组件：

1. NameNode：

   • 功能：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。它维护着文件系统的元数据，如文件和目录的层次结构、文件的块映射信息等。
   • 存储结构：NameNode使用两类文件来存储元数据：
     • fsimage：保存文件系统的静态快照。
     • edits：记录自上次fsimage保存以来的所有修改操作。
   • 工作机制：NameNode将所有的操作都在内存中完成，以提高效率。数据持久化在内存中，掉电易失。

2. DataNode：

   • 功能：DataNode是HDFS中的存储节点，负责存储实际的数据块。每个DataNode管理其本地磁盘上的数据块，并定期向NameNode汇报其存储的数据块信息。
   • 数据写入和读取：当客户端需要读取或写入数据时，会通过NameNode获取数据块的位置信息，然后直接与DataNode进行通信。DataNode还负责数据的复制和容错，确保数据的高可靠性和高可用性。

3. Secondary NameNode：

   • 功能：Secondary NameNode并不是NameNode的热备，而是用来辅助NameNode进行元数据的合并和检查点操作的。它定期从NameNode获取元数据的快照，并合并这些快照以减轻NameNode的负担。
   • 工作机制：Secondary NameNode定期从NameNode拉取当前的fsimage与edits，在本地合并为新的fsimage，并将新的fsimage推送回NameNode。

4. 数据块（Block）：

   • 存储：HDFS将文件切分成固定大小的数据块进行存储，通常为128MB。这些数据块会被分布存储在不同的DataNode上，并且每个数据块会有多个副本（默认为3个副本），以提高数据的可靠性和容错性。

5. 副本存放策略：

   • HDFS采用机架感知策略来优化数据副本的存放位置，即将副本分布在不同的机架上，以提高数据的可靠性和网络带宽的利用率。

6. 客户端：

   • 客户端通过HDFS提供的接口与NameNode和DataNode进行通信，执行文件的创建、读取、删除等操作。

HDFS的设计目标是为大数据应用提供高吞吐量的数据访问，能够处理PB级别的数据存储和处理需求。它通过数据块复制和容错机制，确保数据的高可靠性和高可用性。