hdfs文件系统（hadoop的分布式文件系统操作）

大数据需要学习的框架有很多，而hadoop作为大数据开发的核心模块，就需要多加了解。hdfs是基于java的分布式文件系统，对于理解hadoop分布式文件系统很有帮助，今天我们就一起来深入解析大数据hadoop中的hdfs。

一、什么是hdfs？

hdfs负责数据文件的存储，为整个hadoop生态圈提供了基础的存储服务。提供了一个低成本、高性能、高容错、高可靠的分布式文件系统。

hdfs是一个主/从（master/slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点namenode和datanode。namenode（名字节点）：系统中通常只有一个，中心服务器的角色，管理存储和检索多个datanode的实际数据所需的所有元数据。

二、hdfs的特点

1、低成本：搭建hdfs主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。

2、高性能：处理大型任务上集群处理效率，多台机器分块并行处理要比单台机器串行处理要快很多

3、高容错：数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复。

4、高可靠：hdfs解决了单点问题，hdfs集群中心节点是非常重要的，如果中心节点宕机整个集群将无法使用，所以中心节点namenode会有主要节点（primary）和备份节点（stand by）。如果primary出现问题stand by可以自动接替primary工作。

三、hdfs如何存储数据？

hdfs 采用master/slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为hdfs client（客户端）、namenode（主管、管理者）、datanode（slave）和secondary namenode。可以看看下面这张图：

以上就是关于hdfs的部份解析了，希望对大家能有多帮助。hdfs作为hadoop主要的核心，在数据存储方面为我们提供了保证，是非常优秀的分布式文件系统。如果想了解更多详情，请点击成都加米谷大数据官网吧！