HDFS基本原理
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。
如需使用HDFS，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。
HDFS结构
HDFS包含主、备NameNode和多个DataNode，如图1所示。
HDFS是一个Master/Slave的架构，在Master上运行NameNode，而在每一个Slave上运行DataNode，ZKFC需要和NameNode一起运行。
NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。
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名称 |
描述 |
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NameNode |
用于管理文件系统的命名空间、目录结构、元数据信息以及提供备份机制等，分为：
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DataNode |
用于存储每个文件的“数据块”数据，并且会周期性地向NameNode报告该DataNode的数据存放情况。 |
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JournalNode |
HA集群下，用于同步主备NameNode之间的元数据信息。 |
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ZKFC |
ZKFC是需要和NameNode一一对应的服务，即每个NameNode都需要部署ZKFC。它负责监控NameNode的状态，并及时把状态写入ZooKeeper。ZKFC也有选择谁作为Active NameNode的权利。 |
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ZK Cluster |
ZooKeeper是一个协调服务，帮助ZKFC执行主NameNode的选举。 |
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HttpFS gateway |
HttpFS是个单独无状态的gateway进程，对外提供webHDFS接口，对HDFS使用FileSystem接口对接。可用于不同Hadoop版本间的数据传输，及用于访问在防火墙后的HDFS（HttpFS用作gateway）。 |
- HDFS HA架构
HA即为High Availability，用于解决NameNode单点故障问题，该特性通过主备的方式为主NameNode提供一个备用者，一旦主NameNode出现故障，可以迅速切换至备NameNode，从而不间断对外提供服务。
在一个典型HDFS HA场景中，通常由两个NameNode组成，一个处于Active状态，另一个处于Standby状态。
为了能实现Active和Standby两个NameNode的元数据信息同步，需提供一个共享存储系统。本版本提供基于QJM（Quorum Journal Manager）的HA解决方案，如图2所示。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息。
通常配置奇数个（2N+1个）JournalNode，且最少要运行3个JournalNode。这样，一条元数据更新消息只要有N+1个JournalNode写入成功就认为数据写入成功，此时最多容忍N个JournalNode写入失败。比如，3个JournalNode时，最多允许1个JournalNode写入失败，5个JournalNode时，最多允许2个JournalNode写入失败。
由于JournalNode是一个轻量级的守护进程，可以与Hadoop其它服务共用机器。建议将JournalNode部署在控制节点上，以避免数据节点在进行大数据量传输时引起JournalNode写入失败。
HDFS可靠性
MRS使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。
- 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点数大于等于2，则HDFS默认副本数为2。
- 当MRS集群中Core节点规格选择为本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中有两个Core节点，则HDFS默认副本数为2。若集群中Core节点数大于等于3，则HDFS默认副本数为3。
MRS支持HDFS组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的HDFS存储性能提升。
关于Hadoop的架构和详细原理介绍，请参见：http://hadoop.apache.org/。
