HDFS的特点分析以及如何存储数据

HDFS的优点：

1、高容错性

• 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。
• 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。

2、适合批处理

• 它是通过移动计算而不是移动数据。
• 它会把数据位置暴露给计算框架。

3、适合大数据处理

• 处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
• 能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
• 能够处理10K节点的规模。

4、流式文件访问

• 一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。
• 它能保证数据的一致性。

5、可构建在廉价机器上

• 它通过多副本机制，提高可靠性。
• 它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。

HDFS的缺点

1、低延时数据访问

• 比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。
• 它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。

2、小文件存储

• 存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
• 小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

3、并发写入、文件随机修改

• 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
• 仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。

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、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分：

1、Client：就是客户端

• 文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
• 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
• Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
• Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。

2、NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者

• 管理 HDFS 的名称空间
• 管理数据块（Block）映射信息
• 配置副本策略
• 处理客户端读写请求。

3、DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作

• 存储实际的数据块。
• 执行数据块的读/写操作。

4、Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务

• 辅助 NameNode，分担其工作量。
• 定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
• 在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。