HDFS 基本概念：

块 Block 文件分块存储 默认64MB 逻辑单元
NameNode (管理节点，存放文件元数据)
    文件与数据库的映射表
    数据库与数据节点的映射表
DataNode (工作节点，存放数据块)

数据管理策略：

hdfs是采用master-slave的模式关管理文件，即一个master(namenade:保存datanode的一些基本信息和元数据)和多个slave(datanode:真正的存贮单元，里面存储了真实数据)
hdfs默认保存三份文件，有两份保存在同一台机器上，另外一份（备份文件）保存到另外一台机器上，确保当一台机器挂了时能保存数据的存在
namenade也有一个备用节点：Secondary NameNode,当namenode挂了时secondaryNameNode就变为nameNode的角色进行管理数据
datandoe会采用心跳的方式时不时的想namenode报告自己的基本信息，比如网络是否正常，运行是否正确常

HDFS 中文件读写的流程：

客户端发出读写请求，namenode根据元数据返回给客户端，下载需要的block并组装

HDFS 读取文件的流程：

客户端向namenode发起独立请求，把文件名，路径告诉namenode；
namenode查询元数据，并把数据库返回客户端；
此时客户端就明白文件包含哪些块，这些块在哪些datanode中可以找到；

HDFS 写入文件的流程：

客户端将文件拆分成块
客户端通知NameNode,NameNode返回可用的DataNode节点地址
客户端根据返回的DataNode将数据块写入到可用的DataNode中
因为数据块要有三份，所以会通过一个复制管道将每个数据块复制出另外两份并保存
更新元数据NameNode

HDFS 特点：

数据冗余，硬件容错（一式三份来保证）
流式数据访问：写一次，读多次，一旦写入无法修改，只能通过写入到新的块删除旧的块进行处理
存储大文件（特适合，因为小文件多，势必加重NameNode的负担）

优点：存储块大，吞吐量高，为存储大文件设计；适合一次写入多次读取，顺序读写
缺点：延迟高，不适合交互式访问，不支持多用户并发写相同文件

HDFS 使用：

它提供了 shell 接口，可以进行命令行操作，常用Hadoop的shell命令：

#hadoop fs -format     #格式化操作
#hadoop fs -ls /        #展示文件
#hadoop fs -cat input/hsdf-site.xml #查看Hadoop里面的指定文件
#hadoop fs -mkdir input  #未指明目录，表示在Hadoop的文件系统下的默认目录/user/root下新建
#hadoop fs -put hdsf-site.xml input/  #上传文件到Hadoop
#hadoop fs -get hdfs-site.xml hdfs-site2.xml #从Hadoop下载文件
#hadoop dfsadmin -report #查看HADF使用情况（所有信息）