扫盲：Hadoop分布式文件系统（HDFS）基础概念讲解！

无论你如何将Hadoop与Spark进行对比，无论Spark生态多么成熟和完善，其底层终归要基于HDFS，毕竟这是目前最成熟的分布式底层文件系统，几乎没有哪家公司愿意重新花费精力研发一个全新的文件系统。

本文将讨论Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本概念以及管理HDFS的十大Hadoop Shell命令。HDFS是Apache Hadoop框架的底层文件系统，是一个分布式存储框架，跨越数千种商用硬件。

该文件系统提供容错、高吞吐、流数据访问以及高可靠性等功能。HDFS的体系架构适用于存储大量数据及快速处理，HDFS是Apache生态系统的一部分。

在此之前，我们先来了解Apache Hadoop框架，其主要包含以下几大模块：

Hadoop Common——包含Hadoop其他模块所需的库和实用程序；

HDFS——商用机存储数据的分布式文件系统，在集群中提供非常高的聚合带宽；

Hadoop YARN ——资源管理平台，负责管理集群上的计算资源并使用它们调度用户应用程序；

Hadoop MapReduce——用于大规模数据处理的编程模型。

Hadoop中的所有模块都设计了一个基本假设，即硬件故障（单个机器或整个机架）是显而易见的，因此应由Hadoop框架在软件应用程序中自动处理。

Apache Hadoop的HDFS组件最初来自Google的MapReduce和Google File System（GFS）。

HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储，HDFS集群主要由NameNode和DataNode组成。NameNode管理文件系统元数据，DataNode用于存储实际数据。

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HDFS架构图解释了NameNode、DataNode和客户端之间的基本交互，客户端组件调用NameNode以获取文件元数据或修改，客户端直接使用DataNodes执行实际的文件I / O操作。

HDFS可能存在一些用户感兴趣的显著特征：

1、非常适合使用低成本商用硬件进行分布式存储和处理。Hadoop具有可扩展性，容错性且易于扩展。MapReduce以其大量分布式应用程序的简单性和适用性而著称。

HDFS则具有高度可配置性，默认配置足以满足大多数应用程序的需求。通常，仅需要针对非常大的集群调整默认配置；

2、Hadoop是基于Java平台编写的，几乎在所有主要平台上都受支持；

3、Hadoop支持shell和shell类命令与HDFS的通信；

4、NameNode和DataNode具有内置Web服务器，可以轻松检查集群的当前状态；

5、HDFS中经常实现新的功能和更新，以下列表是HDFS中可用的功能子集：

文件权限和身份验证；

Rackawareness：有助于在计划任务和分配存储时考虑节点的物理位置；

Safemode：管理主要用于维护的模式；

fsck：这是一个实用程序，用于诊断文件系统的运行状况以及查找丢失的文件或块；

fetchdt：这是一个用于获取DelegationToken并将其存储在本地系统文件中的实用程序；

Rebalancer：当数据在DataNode之间分布不均时，这是一个用于平衡集群的工具；

升级和回滚：软件升级后，可以在升级前回滚到上一状态，以防出现任何意外；

SecondaryNameNode：此节点执行命名空间的Checkpoint，并帮助将包含HDFS修改日志的文件大小保持在NameNode的特定限制内；

Checkpoint节点：此节点执行命名空间的Checkpoint，并有助于最小化存储在NameNode中的日志大小，其中包含对HDFS所做的更改，它还替换了以前由Secondary NameNode填充的角色或功能。作为替代方案，NameNode允许多个节点作为Checkpoint，只要系统没有可用（注册）的备份节点即可；

Backup节点：可以将其定义为Checkpoint节点的扩展。除了Checkpoint之外，它还用于从NameNode接收编辑流。因此，它维护自己命名空间的内存副本，始终与活动的NameNode和命名空间状态同步，一次只允许向NameNode注册一个备份节点。

HDFS的设计目标

Hadoop的目标是在非常大的集群中使用常用服务器，并且每个服务器都有一组廉价内部磁盘驱动器。为了获得更好的性能，MapReduce API尝试在存储要处理的数据的服务器上分配工作负载，这称为数据局部性。

因此，在Hadoop环境中，建议不要使用区域存储网络(SAN)或网络直接存储(NAS) 。对于使用SAN或NAS的Hadoop部署，额外的网络通信开销可能会导致性能瓶颈，尤其是在集群规模较大的情况下。

假设，我们目前拥有1000台机器集群，每台机器都有三个内部磁盘驱动器。因此，请考虑由3000个廉价驱动器+ 1000个廉价服务器组成的集群的故障率，这个数值会非常大！

不过，好在廉价硬件相关的MTTF故障率实际上已被很好地理解和接受，这让用户对Hadoop的包容性变得很高。Hadoop具有内置的容错和故障补偿功能，已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击HDFS也是如此，因为数据被分成块，这些块的副本存储在Hadoop集群的其他服务器上。

为了使其易于理解，我们可以说单个文件实际上存储为较小的块，这些块在整个集群中的多个服务器之间进行复制，以便更快地访问文件。

我们可以考虑一个应用场景，假设我们现在需要存储某区域内所有居民的电话号码，将姓氏以A开头的存储在服务器1上，以B开头的在服务器2上，依此类推。

在Hadoop环境中，此电话簿的各个部分将分布式存储在整个集群中。如果要重建整个电话簿的数据，程序需要访问集群中每个服务器的块。为了实现更高的可用性，HDFS默认将较小的数据复制到另外两台服务器上。

这里会涉及到冗余的概念，但支持冗余是为了避免故障并提供容错解决方案，可以基于每个文件或针对整个环境增加或减少该冗余。这种冗余具备多种好处，最明显的一个是数据高可用。除此之外，数据冗余允许Hadoop集群将工作分解为更小的块，并在集群中的所有服务器上运行较小的作业，以实现更好的可伸缩性。

最后，作为最终用户，我们获得了数据局部性的好处，这在处理大型数据集时至关重要。

管理HDFS的十大Hadoop Shell命令

以下是通过shell命令管理Hadoop HDFS的十大基本操作，这些操作对于管理HDFS集群上的文件非常有用。出于测试目的，你可以使用Cloudera或者Hortonworks等中的某些VM调用此命令，或者用于伪分布式集群设置。

1、在给定路径的HDFS中创建目录

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2、列出目录内容

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3、在HDFS中上传和下载文件

Upload:

hadoop fs -put:

将单个src文件或多个src文件从本地文件系统复制到Hadoop数据文件系统

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将文件复制/下载到本地文件系统

Download:

hadoop fs -get:

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4、查看文件的内容

与unix cat命令相同：

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5、将文件从源复制到目标

此命令也允许多个源，在这种情况下，目标必须是目录。

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6、将文件从（到）本地文件系统复制到HDFS

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与put命令类似，但源仅限于本地文件引用。

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7、将文件从源移动到目标

注意：不允许跨文件系统移动文件。

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8、删除HDFS中的文件或目录

删除指定为参数的文件，仅在目录为空时删除目录：

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9、显示文件的最后几行

类似于Unix中的tail命令

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10、显示文件的聚合长度

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结论

我们已经看到HDFS是Apache Hadoop生态系统的重要组件之一。相比于本地文件系统，HDFS确实非常强大。

因此，所有大数据应用程序都使用HDFS进行数据存储，这也是作为大数据人必须了解HDFS的原因。