㈠ 大数据之HDFS
在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为 分布式文件系统 。
HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 的核心组件之一， 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)， HDFS 使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。
HDFS是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的 高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率 等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集的应用处理带来了很多便利。
HDFS 具有以下 优点 ：
当然 HDFS 也有它的 劣势 ，并不适合以下场合：
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。
Namenode是整个文件系统的管理节点，负责接收用户的操作请求。它维护着整个文件系统的目录树，文件的元数据信息以及文件到块的对应关系和块到节点的对应关系。
Namenode保存了两个核心的数据结构：
在NameNode启动的时候，先将fsimage中的文件系统元数据信息加载到内存，然后根据edits中的记录将内存中的元数据同步到最新状态；所以，这两个文件一旦损坏或丢失，将导致整个HDFS文件系统不可用。
为了避免edits文件过大， SecondaryNameNode会按照时间阈值或者大小阈值，周期性的将fsimage和edits合并 ，然后将最新的fsimage推送给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。其主要任务是辅助 NameNode，定期合并 fsimage和fsedits。
Datanode是实际存储数据块的地方，负责执行数据块的读/写操作。
一个数据块在DataNode以文件存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据，包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
文件划分成块，默认大小128M，以快为单位，每个块有多个副本（默认3个）存储不同的机器上。
Hadoop2.X默认128M， 小于一个块的文件，并不会占据整个块的空间 。Block数据块大小设置较大的原因：
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。
Client 还提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
Namenode始终在内存中保存metedata，用于处理“读请求”，到有“写请求”到来时，namenode会首 先写editlog到磁盘，即向edits文件中写日志，成功返回后，才会修改内存 ，并且向客户端返回，Hadoop会维护一个fsimage文件，也就是namenode中metedata的镜像，但是fsimage不会随时与namenode内存中的metedata保持一致，而是每隔一段时间通过合并edits文件来更新内容。
HDFS HA（High Availability）是为了解决单点故障问题。
HA集群设置两个名称节点，“活跃（ Active ）”和“待命（ Standby ）”，两种名称节点的状态同步，可以借助于一个共享存储系统来实现，一旦活跃名称节点出现故障，就可以立即切换到待命名称节点。
为了保证读写数据一致性，HDFS集群设计为只能有一个状态为Active的NameNode，但这种设计存在单点故障问题，官方提供了两种解决方案：
通过增加一个Secondary NameNode节点，处于Standby的状态，与Active的NameNode同时运行。当Active的节点出现故障时，切换到Secondary节点。
为了保证Secondary节点能够随时顶替上去，Standby节点需要定时同步Active节点的事务日志来更新本地的文件系统目录树信息，同时DataNode需要配置所有NameNode的位置，并向所有状态的NameNode发送块列表信息和心跳。
同步事务日志来更新目录树由JournalNode的守护进程来完成，简称为QJM，一个NameNode对应一个QJM进程，当Active节点执行任何命名空间文件目录树修改时，它会将修改记录持久化到大多数QJM中，Standby节点从QJM中监听并读取编辑事务日志内容，并将编辑日志应用到自己的命名空间。发生故障转移时，Standby节点将确保在将自身提升为Active状态之前，从QJM读取所有编辑内容。
注意，QJM只是实现了数据的备份，当Active节点发送故障时，需要手工提升Standby节点为Active节点。如果要实现NameNode故障自动转移，则需要配套ZKFC组件来实现，ZKFC也是独立运行的一个守护进程，基于zookeeper来实现选举和自动故障转移。
虽然HDFS HA解决了“单点故障”问题，但是在系统扩展性、整体性能和隔离性方面仍然存在问题：
HDFS HA本质上还是单名称节点。HDFS联邦可以解决以上三个方面问题。
在HDFS联邦中，设计了多个相互独立的NN，使得HDFS的命名服务能够水平扩展，这些NN分别进行各自命名空间和块的管理，不需要彼此协调。每个DN要向集群中所有的NN注册，并周期性的发送心跳信息和块信息，报告自己的状态。
HDFS联邦拥有多个独立的命名空间，其中，每一个命名空间管理属于自己的一组块，这些属于同一个命名空间的块组成一个“块池”。每个DN会为多个块池提供块的存储，块池中的各个块实际上是存储在不同DN中的。
㈡ hadoop集群中的几个重要概念
（1）journalnode：使两个namenode之间的数据实现共享（hadoop层面的）。系统层面的是NFS。
（2）zookeeper：实现namenode的切换，确保集群只有一个active
（3)格式化zkfc,让在zookeeper中生成ha节点
(4)格式化nn:就是格式化hdfs.
与普通文件系统一样，HDFS文件系统必须要先格式化，创建元数据数据结构以后才能使用。
(5)conf下的一些配置文件的作用
hadoop-env.sh:用于定义hadoop运行环境相关的配置信息，比如配置JAVA_HOME环境变量、为hadoop的JVM指定特定的选项、指定日志文件所在的目录路径以及master和slave文件的位置等；
core-site.xml: 用于定义系统级别的参数，它作用于全部进程及客户端，如HDFS URL、Hadoop的临时目录以及用于rack-aware集群中的配置文件的配置等，此中的参数定义会覆盖core-default.xml文件中的默认配置；
hdfs-site.xml: HDFS的相关设定，如文件副本的个数、块大小及是否使用强制权限等，此中的参数定义会覆盖hdfs-default.xml文件中的默认配置；
mapred-site.xml：maprece的相关设定，如rece任务的默认个数、任务所能够使用内存的默认上下限等，此中的参数定义会覆盖mapred-default.xml文件中的默认配置；
masters: hadoop的secondary-masters主机列表，当启动Hadoop时，其会在当前主机上启动NameNode和JobTracker，然后通过SSH连接此文件中的主机以作为备用NameNode;
slaves：Hadoop集群的slave(datanode)和tasktracker的主机列表，master启动时会通过SSH连接至此列表中的所有主机并为其启动DataNode和taskTracker进程；
Hadoop-metrics2.properties:控制metrics在hadoop上如何发布属性
Log4j.properties：系统日志文件、namenode审计日志、tarsktracker子进程的任务日志属性
（6）hadoop.tmp.dir属性用于定义Hadoop的临时目录，其默认为/tmp/hadoop-${username}。HDFS进程的许多目录默认都在此目录中，/hadoop/tmp目录，需要注意的是，要保证运行Hadoop进程的用户对其具有全部访问权限。
fs.default.name属性用于定义HDFS的名称节点和其默认的文件系统，其值是一个URI，即NameNode的RPC服务器监听的地址(可以是主机名)和端口(默认为8020)。其默认值为file:///，即本地文件系统。
dfs.name.dir属性定义的HDFS元数据持久存储路径,默认为${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
dfs.replication属性定义保存副本的数量，默认是保存3份,由于这里只有两台slave。所以设置2。
（7）可以通过修改下面几个参数对集群读写性能进行优化
dfs.datanode.handler.count（加大）DN的服务线程数。这些线程仅用于接收请求，处理业务命令
dfs.namenode.handler.count（加大） NN的服务线程数。用于处理RPC请求
dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode（true）决定是否避开从脏DN上读数据。脏DN指在一个指定的时间间隔内没有收到心跳信息。脏DN将被移到可以读取(写入)节点列表的尾端。尝试开启
dfs.namenode.avoid.write.stale.datanode（true） 和上面相似，是为了避免向脏DN写数据