HDFS依然是存储的王者

learn from 从0开始学大数据（极客时间）

1. HDFS 架构

DataNode 负责数据的存储、读写，HDFS 将文件分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块，文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中

NameNode 负责分布式文件系统的元数据（MetaData） 管理，也就是文件路径名、数据块的 ID 以及存储位置等信息，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色

2. HDFS 的高可用设计

• 数据存储故障容错 对 DataNode 上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。 读取时，重新计算读出数据的校验和，如果校验抛出异常，程序捕获异常后就到其他 DataNode 上读取备份数据
• 磁盘故障容错 DataNode 监测到本机某块磁盘损坏，将该块磁盘上存储的所有 BlockID 报告给 NameNode，NameNode 检查在哪些 DataNode 上有备份，复制备份到其他服务器上，保证备份数量
• DataNode 故障容错 DataNode 会通过心跳和 NameNode 保持通信，如果 DataNode 超时未发送心跳，NameNode 就认为 DataNode 已经宕机失效，进行查找、复制一份到其他服务器
• NameNode 故障容错 NameNode 是整个 HDFS 的核心，记录着 HDFS 文件分配表信息， NameNode 故障，整个 HDFS 系统集群都无法使用

常用的保证系统可用性的策略：

• 冗余备份：数据备份，请求分发发哦任何一个数据中心
• 失效转移：数据无法访问时，转移请求到备份数据所在服务器
• 降级限流：大量请求到达，计算资源有限，拒绝部分请求（限流），关闭部分功能（降级），如双11关闭评价，保证下单功能