hdfs基本思想

1.hdfs的优缺点

　　（1）不适合大量小文件存储；

　　（2）不适合并发写入，不支持文件随机修改；(只能append追加)

　　（3）不支持随机读等低延时的访问方式

2.基本思想

主从结构
　　主节点， namenode
　　从节点，有很多个: datanode
namenode负责：
　　接收用户操作请求
　　维护文件系统的目录结构
　　管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系
datanode负责：
　　存储文件
　　文件被分成block存储在磁盘上
　　为保证数据安全，文件会有多个副本

总结:

　　我们启动hdfs的时候只需要知道hadoop的etc目录下core-site.xml的hadoop的存储目录，

        <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/opt/hadoop/hadoop-2.4./data/</value>
       </property>

　　当我们存储文件的时候会hadoop会在这个目录下建好多目录存储我们的文件，我们只需要指定相对于hdfs开始的根目录，hdfs相当于给我们提供了好多虚拟目录。hadoop会自动实现分布式存储，分别存在多个datanode节点，并通过namnode建立文件存储位置的表识。

第二种理解:

hdfs写流程:

通过客户端Client写入数据Data的流程：

（1）Client向NameNode发起写入请求；

（2）NameNode查找自身存储的关于三个DataNode的信息，并反馈给Client；

（3）Client根据反馈信息，将Data分为两个数据块1和2；

（4）Client根据反馈信息将数据块1传给DataNode1，进行保存(datanode自动完成副本备份)；

（5）DataNode向NameNode汇报存储完成，NameNode通知客户端。

hdfs读流程:

通过客户端Client读取数据Data的流程，DataNode3存放数据块1与2的备份：

（1）Client向NameNode发起读取请求；

（2）NameNode查找自身存储的关于Data的存储信息，并反馈给Client存储Data各个节点的位置；

（3）Client根据反馈信息，从DataNode1读取数据块1，从DataNode2读取数据块2；

思考:

　　基于hdfs我们可以实现类似于百度网盘的功能，将数据分布式存储，当用户申请账号的时候我们可以在hdfs的根目录给该用户创建一个目录。对于限制文件上传大小，我们可以在数据库记录该用户上传的文件大小并进行限制。