概覽
首先我們來認識一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系統。它其實是將一個大文件分成若干塊保存在不同服務器的多個節點中。通過聯網讓用戶感覺像是在本地一樣查看文件，為了降低文件丟失造成的錯誤，它會為每個小文件復制多個副本（默認為三個），以此來實現多機器上的多用戶分享文件和存儲空間。
HDFS特點：
① 保存多個副本，且提供容錯機制，副本丟失或宕機自動恢復。默認存3份。
② 運行在廉價的機器上。
③ 適合大數據的處理。因為小文件也占用一個塊，小文件越多（1000個1k文件）塊越 多，NameNode壓力越大。
如：將一個大文件分成三塊A、B、C的存儲方式
PS：數據復制原則：
除了最后一個塊之外的文件中的所有塊都是相同的大小。
HDFS的放置策略：
是將一個副本放在本地機架中的一個節點上，另一個位於不同（遠程）機架中的節點上，而最后一個位於不同節點上遠程機架。
涉及到的屬性：
塊大小：Hadoop1版本里默認為64M，Hadoop2版本里默認為128M
復制因子：每個文件加上其文件副本的份數
HDFS的基本結構
如上圖所示，HDFS基本結構分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode這幾個。
NameNode：是Master節點，有點類似Linux里的根目錄。管理數據塊映射；處理客戶端的讀寫請求；配置副本策略；管理HDFS的名稱空間；
SecondaryNameNode：保存着NameNode的部分信息（不是全部信息NameNode宕掉之后恢復數據用），是NameNode的冷備份；合並fsimage和edits然后再發給namenode。（防止edits過大的一種解決方案）
DataNode：負責存儲client發來的數據塊block；執行數據塊的讀寫操作。是NameNode的小弟。
熱備份：b是a的熱備份，如果a壞掉。那么b馬上運行代替a的工作。
冷備份：b是a的冷備份，如果a壞掉。那么b不能馬上代替a工作。但是b上存儲a的一些信息，減少a壞掉之后的損失。
fsimage:元數據鏡像文件（文件系統的目錄樹。）
edits：元數據的操作日志（針對文件系統做的修改操作記錄）
namenode內存中存儲的是=fsimage+edits。
NameNode詳解
作用：
Namenode起一個統領的作用，用戶通過namenode來實現對其他數據的訪問和操作，類似於root根目錄的感覺。
Namenode包含：目錄與數據塊之間的關系（靠fsimage和edits來實現），數據塊和節點之間的關系
fsimage文件與edits文件是Namenode結點上的核心文件。
Namenode中僅僅存儲目錄樹信息，而關於BLOCK的位置信息則是從各個Datanode上傳到Namenode上的。
Namenode的目錄樹信息就是物理的存儲在fsimage這個文件中的，當Namenode啟動的時候會首先讀取fsimage這個文件，將目錄樹信息裝載到內存中。
而edits存儲的是日志信息，在Namenode啟動后所有對目錄結構的增加，刪除，修改等操作都會記錄到edits文件中，並不會同步的記錄在fsimage中。
而當Namenode結點關閉的時候，也不會將fsimage與edits文件進行合並，這個合並的過程實際上是發生在Namenode啟動的過程中。
也就是說，當Namenode啟動的時候，首先裝載fsimage文件，然后在應用edits文件，最后還會將最新的目錄樹信息更新到新的fsimage文件中，然后啟用新的edits文件。
整個流程是沒有問題的，但是有個小瑕疵，就是如果Namenode在啟動后發生的改變過多，會導致edits文件變得非常大，大得程度與Namenode的更新頻率有關系。
那么在下一次Namenode啟動的過程中，讀取了fsimage文件后，會應用這個無比大的edits文件，導致啟動時間變長，並且不可控，可能需要啟動幾個小時也說不定。
Namenode的edits文件過大的問題，也就是SecondeNamenode要解決的主要問題。
SecondNamenode會按照一定規則被喚醒，然后進行fsimage文件與edits文件的合並，防止edits文件過大，導致Namenode啟動時間過長。
DataNode詳解
DataNode在HDFS中真正存儲數據。
首先解釋塊（block）的概念：
- DataNode在存儲數據的時候是按照block為單位讀寫數據的。block是hdfs讀寫數據的基本單位。
- 假設文件大小是100GB，從字節位置0開始，每128MB字節划分為一個block，依此類推，可以划分出很多的block。每個block就是128MB大小。
- block本質上是一個 邏輯概念，意味着block里面不會真正的存儲數據，只是划分文件的。
- block里也會存副本，副本優點是安全，缺點是占空間
SecondaryNode
執行過程：從NameNode上 下載元數據信息（fsimage,edits），然后把二者合並，生成新的fsimage，在本地保存，並將其推送到NameNode，同時重置NameNode的edits.
工作原理（轉自“大牛筆記”的博客，由於實現是清晰，受益很大，在此不做改動）
寫操作：
有一個文件FileA，100M大小。Client將FileA寫入到HDFS上。
HDFS按默認配置。
HDFS分布在三個機架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client將FileA按64M分塊。分成兩塊，block1和Block2;
b. Client向nameNode發送寫數據請求，如圖藍色虛線①------>。
c. NameNode節點，記錄block信息。並返回可用的DataNode，如粉色虛線②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware機架感知功能，這個可以配置。
若client為DataNode節點，那存儲block時，規則為：副本1，同client的節點上；副本2，不同機架節點上；副本3，同第二個副本機架的另一個節點上；其他副本隨機挑選。
若client不為DataNode節點，那存儲block時，規則為：副本1，隨機選擇一個節點上；副本2，不同副本1，機架上；副本3，同副本2相同的另一個節點上；其他副本隨機挑選。
d. client向DataNode發送block1；發送過程是以流式寫入。
流式寫入過程，
1>將64M的block1按64k的package划分;
2>然后將第一個package發送給host2;
3>host2接收完后，將第一個package發送給host1，同時client想host2發送第二個package；
4>host1接收完第一個package后，發送給host3，同時接收host2發來的第二個package。
5>以此類推，如圖紅線實線所示，直到將block1發送完畢。
6>host2,host1,host3向NameNode，host2向Client發送通知，說“消息發送完了”。如圖粉紅顏色實線所示。
7>client收到host2發來的消息后，向namenode發送消息，說我寫完了。這樣就真完成了。如圖黃色粗實線
8>發送完block1后，再向host7，host8，host4發送block2，如圖藍色實線所示。
9>發送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client發送通知，如圖淺綠色實線所示。
10>client向NameNode發送消息，說我寫完了，如圖黃色粗實線。。。這樣就完畢了。
分析，通過寫過程，我們可以了解到：
①寫1T文件，我們需要3T的存儲，3T的網絡流量貸款。
②在執行讀或寫的過程中，NameNode和DataNode通過HeartBeat進行保存通信，確定DataNode活着。如果發現DataNode死掉了，就將死掉的DataNode上的數據，放到其他節點去。讀取時，要讀其他節點去。
③掛掉一個節點，沒關系，還有其他節點可以備份；甚至，掛掉某一個機架，也沒關系；其他機架上，也有備份。
讀操作：
讀操作就簡單一些了，如圖所示，client要從datanode上，讀取FileA。而FileA由block1和block2組成。
那么，讀操作流程為：
a. client向namenode發送讀請求。
b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后順序的，先讀block1，再讀block2。而且block1去host2上讀取；然后block2，去host7上讀取；
上面例子中，client位於機架外，那么如果client位於機架內某個DataNode上，例如,client是host6。那么讀取的時候，遵循的規律是：
優選讀取本機架上的數據。
運算和存儲在同一個服務器中，每一個服務器都可以是本地服務器
補充
元數據
元數據被定義為：描述數據的數據，對數據及信息資源的描述性信息。（類似於Linux中的i節點）
以 “blk_”開頭的文件就是 存儲數據的block。這里的命名是有規律的，除了block文件外，還有后 綴是“meta”的文件 ，這是block的源數據文件，存放一些元數據信息。
數據復制
NameNode做出關於塊復制的所有決定。它周期性地從集群中的每個DataNode接收到一個心跳和一個阻塞報告。收到心跳意味着DataNode正常運行。Blockreport包含DataNode上所有塊的列表。
參考文獻：
http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/
http://www.cnblogs.com/linuxprobe/p/5594431.html