HDFS资料整理

资 源 简 介

HDFS资料整理

详 情 说 明

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，专为海量数据存储而设计的分布式文件系统。它采用主从架构，通过将大文件分割成多个数据块并分散存储在不同节点上来实现高容错性和高吞吐量。

HDFS的核心设计思想包括：数据分块存储（默认128MB/块）、多副本机制（通常3副本）、"一次写入多次读取"的访问模式。这种设计特别适合批处理场景，但不利于低延迟访问或频繁修改的场景。

系统主要由两个关键组件构成： NameNode - 作为主节点管理文件系统命名空间，存储元数据（文件目录树、块位置映射等），不直接参与数据存储 DataNode - 工作节点实际存储数据块，定期向NameNode发送心跳和块报告

HDFS的读写流程体现了其分布式特性：写操作时客户端先将数据拆分包，按管道方式依次写入多个DataNode；读操作时客户端并行从多个DataNode获取数据块。

随着大数据生态发展，HDFS也面临新的挑战和演进方向，比如支持更细粒度的存储策略、与对象存储整合、优化小文件存储效率等。理解HDFS的基本原理是掌握大数据处理技术栈的重要基础。