Hadoop介绍——HDFS
Hadoop作者Doug cutting，就职Yahoo期间开发Hadoop项目，目前在Cloudera 公司从事架构工作。
•Hadoop简介：hadoop官网
–分布式存储系统HDFS （Hadoop Distributed File System ）POSIX
• 分布式存储系统
• 提供了 高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务
–分布式计算框架MapReduce
• 分布式计算框架（计算向数据移动）
•具有 易于编程、高容错性和高扩展性等优点。
–分布式资源管理框架YARN（Yet Another Resource Management）
•负责集群资源的管理和调度
1.hadoop的分布式文件系统（HDFS）
•架构模型：
–文件元数据MetaData，文件数据
•元数据
•数据本身
–（主）NameNode节点保存文件元数据：单节点 posix
–（从）DataNode节点保存文件Block数据：多节点
–DataNode与NameNode保持心跳，提交Block列表
–HdfsClient与NameNode交互元数据信息
–HdfsClient与DataNode交互文件Block数据
HDFS架构
文本放置思想
•存储模型：
HDFS存储模型
NameNode：
•NameNode持久化
–NameNode的metadate信息在启动后会加载到内存
–metadata存储到磁盘文件名为”fsimage”
–Block的位置信息不会保存到fsimage
–edits记录对metadata的操作日志。。。redis
DataNode：
HDFS的优点：
优点
缺点
HDFS是比较常用的分布式文件系统，适合大文件的存储，如果文件过小会造成寻找不同文件所带了的时间和空间的麻烦！！
Secondary NameNode：
–它不是NN的备份（但可以做备份），它的主要工作是帮助NN合并edits log，减少NN启动时间。
–SNN执行合并时机
•根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period 默认3600秒
• 根据配置文件设置edits log大小 fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值默认是64MB 。
SNN帮助NN合并edits log的过程Block的副本放置策略：
副本存放策略
HDFS写操作：
由客户端写文件到HDFS
由于block是固定大小的，不能调整期其大小，所以hdfs不支持文件修改。
HDFS读操作：
HDFS读操作
•HDFS读流程
–Client：
•和NN获取一部分Block副本位置列表
•线性和DN获取Block，最终合并为一个文件
•在Block副本列表中按距离择优选取
client写，读操作过程
HDFS文件权限
–与Linux文件权限类似
•r: read; w:write; x:execute
•权限x对于文件忽略，对于文件夹表示是否允许访问其内容
如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS中owner就是zhangsan。
安全模式
总结
•HDFS安装
–伪分布式安装
–完全分布式安装
•下载
•解压 tar -zxvf 压缩包 路径
•检查java和ssh的免密码登陆
–环境变量JAVA_HOME
–. /etc/profile 最后记得source下profile文件 或者 ~/.bashrc 都是设置环境变量的文件
-免密登陆（通过一个结点可以登录集群的所有的结点）
–ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa （生成本节点的授权码）
–cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys （添加到authorized_keys中）
–scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@node02:`pwd`/node01.pub （拷贝到别的结点中）
–cat node01.pub >> ~/.ssh/authorized_keys （添加到其他结点的authorized_keys中）
•修改core-site.xml
•修改hdfs-site.xml
•修改masters文件和slaves文件 slaves文件主要配置datanode节点列表
•格式化namenode 命令为：hdfs dfs namenode -format 格式化主要是为了fsimage，version的统一化。
•Start-hdfs.sh启动
具体搭建环境参考Hadoop的指导手册，不同的版本略有差异。
