第二讲_分布式文件系统HDFS.pdf

简介：
本PDF是关于分布式文件系统的课程资料，重点讲解了HDFS的工作原理、架构设计及其在大数据处理中的应用。适合初学者和进阶学习者参考。 HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Apache Hadoop项目的核心组成部分之一，基于Google的文件系统的论文而设计，旨在解决大规模数据存储的问题。它是一个分布式的文件系统，能够处理大量数据的存储和读写需求。 在架构上，HDFS主要由NameNode与DataNode两个组件构成。其中，NameNode作为主节点负责管理命名空间、元数据以及块副本策略；而DataNode则充当从属角色，在接收到客户端请求时执行相关的读取或写入操作，并且存储实际的数据块。 具体来看： - **NameNode**：这是HDFS中的中央控制单元，它不仅掌控着整个文件系统的结构信息（如文件的位置、所有者和权限等），还负责管理数据的冗余备份策略以确保数据的安全性和可恢复性。 - **DataNode**：作为从节点，它的职责在于存储实际的数据块，并执行NameNode下发的操作指令。此外，它还会定期向主节点汇报自己所持有的文件信息。 - **Block**：在HDFS中，所有文件都会被分割成若干个数据片段（即“块”），每个块大小默认为128MB但可以根据需要调整。为了保证高可用性，每个块通常会有多个副本存在不同的DataNode上。 - **Client**：客户端程序负责将用户提交的原始文件分解成一个个Block，并通过与NameNode和DataNode之间的通信来完成数据读取或写入的任务。 HDFS的优点包括能够应对大规模的数据存储需求、提供高容错性和良好的可扩展性，同时具备成本效益且安全性良好。然而，它也存在一些局限性，比如不适用于低延迟的访问场景或者处理大量小文件的情况，并且在并发写操作和随机修改方面表现不佳。 总的来说，HDFS是一个专为大数据环境设计的强大而可靠的分布式存储解决方案，在适合的应用领域内能够发挥出色的作用。