当某个数据集大大小超出单个物理机的存储能力时，我们可以考虑使用集群。管理跨网络机器存储的文件系统叫做分布式文件系统(Distributed FileSystem)。随着多节点的引入，相应的问题也就出现了，例如其中最重要的一个问题就是如何保证在某个节点失败的情况
当某个数据集大大小超出单个物理机的存储能力时，我们可以考虑使用集群。管理跨网络机器存储的文件系统叫做分布式文件系统(Distributed FileSystem)。随着多节点的引入，相应的问题也就出现了，例如其中最重要的一个问题就是如何保证在某个节点失败的情况下数据不会丢失。Hadoop中有一个核心子项目HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)就是用来管理集群的存储问题的，当然在Hadoop中不仅仅只能使用HDFS，Hadoop中有一个通用的抽象的文件系统概念，这样可以使Hadoop在不同种类的文件系统下运作，例如Hadoop可以与Amazon的S3文件系统集成起来一起使用。
1 HDFS的设计理念
1.1 存储超大文件
这里的“超大文件”是指几百MB、GB,甚至TB级别的文件。
1.2 流式数据访问
HDFS是建立在最有效的数据处理模式是一次写多次读(write- once,read-many-times)的模式的概念之上的，HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后，长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。(流式读取最小化了硬盘的寻址开销，只需要寻址一次，然后就一直读啊读。硬盘的物理构造导致寻址开销的优化跟不上读取开销。所以流式读取更加适合硬盘的本身特性。当然大文件的特点也更适合流式读取。与流数据访问对应的是随机数据访问，它要求定位、查询或修改数据的延迟较小，比较适合于创建数据后再多次读写的情况，传统关系型数据库很符合这一点)
1.3 运行的硬件条件
运行在普通廉价的服务器上HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。
2 HDFS不适合的场景
2.1 对数据访问要求低延迟的场景
由于HDFS是为高数据吞吐量应用而设计的，必然以高延迟为代价。
2.2 存储大量小文件
HDFS中元数据(文件的基本信息)存储在namenode的内存中，而namenode为单点，小文件数量大到一定程度，namenode内存就吃不消了。
2.3 多用户写入，任意修改文件
HDFS中的文件可能只有一个writer，而且写操作总是将数据添加在文件的末尾。她不支持具有多个写入者的操作，也不支持在文件的任意位置进行修改。
3 HDFS的基本概念
3.1 block：块
每个磁盘都有一个数据块大小(blocksize)，这是一次可以读取或写入数据的最小单位。HDFS中也有数据块的概念，不过HDFS中的数据块却比一般磁盘的数据块(一般为512Byte)大得多。像普通磁盘文件系统那样，HDFS把文件分割成block(下文如果没有特别声明，block都是指HDFS中的64MB大小的block)大小的数据块，并独立存储起来。不过与普通磁盘文件系统不同的是，如果一个文件比单个block小，这个文件并不会占用整个block。
3.1.1 HDFS为什么要使用大数据块
HDFS中的数据块比普通磁盘文件系统要大得多，这么做的原因是最小化文件系统中数据寻址的时间。通过设置一个较大的block大小，寻址数据的时间就会比传输数据的时间小得多，从而处理一个大文件(HDFS主要用来处理大数据的嘛)的时间就主要决定于数据传输的时间了。
如果数据寻址的时间平均为10ms，而传输速率为100MB/S，现在我们来大致计算一下，要想使数据寻址的时间只占到数据传输时间的1%，那么我们需要设置每个block大小为100MB。实际上默认的block大小为64MB(很多HDFS的其他实现也使用128MB)。以后block的大小还可能会随着数据传输速率的增加而增大。不过block的大小并不会一直增大下去。因为MapReduce中的Map任务每次只能处理一个block，对于同样大小的一个文件，如果block太大从而使maptask太少的话，作业运行的时间反而会增加了。
3.1.2 在分布式文件系统层面又抽象出一个block的概念可以带来有以下好处
1. 由于没有一个文件必须存储在单个磁盘上的要求了，从而单个文件可以比集群中的任何一个节点的存储空间还要大，这样可以充分利用集群的存储能力。有可能(虽然不常见)一个文件会占用整个集群上所有节点的存储空间。
2. 以block(而不是文件)作为抽象单元简化了存储子系统。简单是所有存储系统的共同目标，在发生故障方式多种多样的分布式文件系统中尤为重要。存储子系统只需要处理block就可以了，从而简化了存储管理(因为block是固定大小的，可以很容易的计算出某个磁盘最多可以存储多少个block)，而且还省去了元数据的管理负担(因为block只是需要存储的一串数据，文件的诸如访问权限之类的元数据不需要同block存储在一起，从而可以通过另一个系统 namenode单独管理起来)。
3. 有了block，提供数据容错和可用性的冗余备份(replication)机制可以更好的工作。在HDFS中，为了防止数据块损坏，或者磁盘及机器当机，每一个block在不同机器上都有几份备份(默认为3)。如果一个block不能用了，HDFS会以一种对用户透明的方式拷贝一份新的备份出来，从而把集群的数据安全级别恢复到以前的水平(你也可以通过提高冗余备份数来提高数据的安全级别)。
ps：
可以使用HDFS中的fsck命令在block层面交互，例如运行命令：
hadoop fsck / -files-blocks 会列出文件系统中组成所有文件的blocks。
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