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Hadoop 大数据启蒙：初识 HDFS

news 来源：原创 2025/6/4 22:47:23

Hadoop 大数据启蒙：初识 HDFS（含命令与架构详解）

关键词：Hadoop、HDFS、分布式存储、NameNode、DataNode、大数据入门

一、什么是 HDFS？

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 生态中最核心的组件之一，是为大规模数据存储和高吞吐量数据访问而设计的分布式文件系统。它允许用户将超大文件存储在由普通硬件组成的集群上，具备高容错、横向扩展能力强等特点。

核心特性：

特性	描述
分布式存储	文件被切分成数据块（Block），分布存储在集群的多个节点上
副本机制	每个数据块默认存储 3 份副本（可配置），提高系统的容错性
大文件优先	适合存储 100MB 以上甚至 GB 级别的大文件
一次写入，多次读取	不支持随机修改，适合批处理与分析场景，如日志分析、视频流处理等
高吞吐量	设计重点在于批量处理任务的吞吐量，而不是低延迟访问

二、HDFS 架构详解

HDFS 架构采用典型的 Master-Slave（主从）模型，由以下核心组件组成：

1. NameNode（主节点）

管理整个文件系统的命名空间（文件夹、文件路径）
维护文件与数据块的映射关系（元数据）
记录每个数据块存放在哪些 DataNode 上

注意：NameNode 只负责元数据，不保存任何实际文件内容！

2. DataNode（从节点）

负责存储实际的数据块
定期向 NameNode 发送 心跳（heartbeat） 和 块汇报（block report）
响应客户端读写请求（由 NameNode 指挥）

3. Secondary NameNode（辅助节点）

⚠️ 并不是 NameNode 的备份节点！

定期将 NameNode 的 编辑日志（edits） 与 元数据镜像（fsimage） 合并
减轻 NameNode 的内存压力，防止单点瓶颈
具备 NameNode 元数据的备份，但在 NameNode 崩溃时不能直接接管服务

三、HDFS 的工作原理

✅ 文件上传流程（Write）

客户端请求 NameNode 上传文件，获取数据块的分配信息
文件被切分成多个数据块（默认每块 128MB）
每个数据块会通过“流水线复制”写入 3 个不同的 DataNode（链式复制）

📌 副本因子可配置：通过 dfs.replication 设置（默认值为 3）

✅ 文件读取流程（Read）

客户端向 NameNode 请求文件的元数据（如数据块位置）
客户端根据返回的位置信息，并行读取各个 DataNode 的数据块
客户端重组为完整文件

四、HDFS 的核心术语概念

名称	描述
Block（块）	HDFS 的最小存储单元，默认 128MB（可配置为 64MB、256MB 等）
副本因子（Replication）	每个块在集群中保存的副本数量，提升系统容错能力
元数据（Metadata）	包括：文件路径、数据块列表、数据块所在 DataNode 位置等，仅由 NameNode 存储

五、HDFS 适用场景与限制

✅ 推荐使用场景：

存储大文件（日志文件、视频、图像等）
离线批量处理任务（如与 MapReduce、Hive、Spark 等配合）
对吞吐量要求高的场景

❌ 不适用场景：

高频小文件读写（容易造成 NameNode 过载）
实时读取或修改（可考虑 HBase、Kafka 等替代方案）

六、HDFS 常用命令速查表

以下为一些常用命令，可用于与 HDFS 进行交互：

# 上传文件到 HDFS
hdfs dfs -put localfile.txt /user/hadoop/# 从 HDFS 下载文件
hdfs dfs -get /user/hadoop/localfile.txt ./# 查看指定目录
hdfs dfs -ls /user/hadoop/# 删除文件
hdfs dfs -rm /user/hadoop/localfile.txt# 查看文件内容
hdfs dfs -cat /user/hadoop/localfile.txt# 创建目录
hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/newdir# 查看文件副本数和块大小
hdfs fsck /user/hadoop/localfile.txt -files -blocks -locations

七、总结回顾

项目	内容
系统定位	Hadoop 的分布式文件存储核心组件
架构	NameNode（主） + DataNode（从）+ Secondary NameNode（辅助）
特性	高容错、横向扩展、适合大文件、支持副本、多读少写、高吞吐
使用建议	适合大数据离线处理与分析场景，不适合小文件和实时读写场景