Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。

你知道吗?  当数据超过一个单个物理机器上存储的容量，除以跨独立机器数。管理跨越机器的网络存储特定操作被称为分布式文件系统。

HDFS集群主要由 NameNode 管理文件系统 Metadata 和 DataNodes 存储的实际数据。

NameNode: NameNode可以被认为是系统的主站。它维护所有系统中存在的文件和目录的文件系统树和元数据 。 两个文件：“命名空间映像“和”编辑日志“是用来存储元数据信息。Namenode 有所有包含数据块为一个给定的文件中的数据节点的知识，但是不存储块的位置持续。从数据节点在系统每次启动时信息重构一次。

DataNode : DataNodes作为从机，每台机器位于一个集群中，并提供实际的存储. 它负责为客户读写请求服务。

HDFS中的读/写操作运行在块级。HDFS数据文件被分成块大小的块，这是作为独立的单元存储。默认块大小为64 MB。

HDFS操作上是数据复制的概念，其中在数据块的多个副本被创建，分布在整个节点的群集以使在节点故障的情况下数据的高可用性。

注：  在HDFS的文件，比单个块小，不占用块的全部存储。

在HDFS读操作

数据读取请求将由 HDFS，NameNode和DataNode来服务。让我们把读取器叫 “客户”。下图描绘了文件的读取操作在 Hadoop 中。

客户端启动通过调用文件系统对象的 open() 方法读取请求; 它是 DistributedFileSystem 类型的对象。

此对象使用 RPC 连接到 namenode 并获取的元数据信息，如该文件的块的位置。 请注意，这些地址是文件的前几个块。

响应该元数据请求，具有该块副本的 DataNodes 地址被返回。

一旦接收到 DataNodes 的地址，FSDataInputStream 类型的一个对象被返回到客户端。 FSDataInputStream 包含 DFSInputStream 这需要处理交互 DataNode 和 NameNode。在上图所示的步骤4，客户端调用 read() 方法，这将导致 DFSInputStream 建立与第一个 DataNode 文件的第一个块连接。

以数据流的形式读取数据，其中客户端多次调用 “read() ” 方法。 read() 操作这个过程一直持续，直到它到达块结束位置。

一旦到模块的结尾，DFSInputStream 关闭连接，移动定位到下一个 DataNode 的下一个块

一旦客户端已读取完成后，它会调用 close()方法。

HDFS写操作

在本节中，我们将了解如何通过的文件将数据写入到 HDFS。

客户端通过调用 DistributedFileSystem对象的 create() 方法创建一个新的文件，并开始写操作 - 在上面的图中的步骤1

DistributedFileSystem对象使用 RPC 调用连接到 NameNode，并启动新的文件创建。但是，此文件创建操作不与文件任何块相关联。NameNode 的责任是验证文件(其正被创建的)不存在，并且客户端具有正确权限来创建新文件。如果文件已经存在，或者客户端不具有足够的权限来创建一个新的文件，则抛出 IOException 到客户端。否则操作成功，并且该文件新的记录是由 NameNode 创建。

一旦 NameNode 创建一条新的记录，返回FSDataOutputStream 类型的一个对象到客户端。客户端使用它来写入数据到 HDFS。数据写入方法被调用(图中的步骤3)。

FSDataOutputStream包含DFSOutputStream对象，它使用 DataNodes 和 NameNode 通信后查找。当客户机继续写入数据，DFSOutputStream 继续创建这个数据包。这些数据包连接排队到一个队列被称为 DataQueue

还有一个名为 DataStreamer 组件，用于消耗DataQueue。DataStreamer 也要求 NameNode 分配新的块，拣选 DataNodes 用于复制。

现在，复制过程始于使用 DataNodes 创建一个管道。 在我们的例子中，选择了复制水平3，因此有 3 个 DataNodes 管道。

所述 DataStreamer 注入包分成到第一个 DataNode 的管道中。

在每个 DataNode 的管道中存储数据包接收并同样转发在第二个 DataNode 的管道中。

另一个队列，“Ack Queue”是由 DFSOutputStream 保持存储，它们是 DataNodes 等待确认的数据包。

一旦确认在队列中的分组从所有 DataNodes 已接收在管道，它从 'Ack Queue' 删除。在任何 DataNode 发生故障时，从队列中的包重新用于操作。

在客户端的数据写入完成后，它会调用close()方法(第9步图中)，调用close()结果进入到清理缓存剩余数据包到管道之后等待确认。

一旦收到最终确认，NameNode 连接告诉它该文件的写操作完成。

使用JAVA API访问HDFS

在本节中，我们来了解 Java 接口并用它们来访问Hadoop的文件系统。

为了使用编程方式与 Hadoop 文件系统进行交互，Hadoop 提供多种 Java 类。org.apache.hadoop.fs包中包含操纵 Hadoop 文件系统中的文件类工具。这些操作包括，打开，读取，写入，和关闭。实际上，对于 Hadoop 文件 API 是通用的，可以扩展到 HDFS 的其他文件系统交互。

编程从 HDFS 读取文件

java.net.URL 对象是用于读取文件的内容。首先，我们需要让 Java 识别 Hadoop 的 HDFS URL架构。这是通过调用 URL 对象的 setURLStreamHandlerFactory方法和 FsUrlStreamHandlerFactory 的一个实例琮传递给它。此方法只需要执行一次在每个JVM，因此，它被封闭在一个静态块中。

示例代码

这段代码用于打开和读取文件的内容。HDFS文件的路径作为命令行参数传递给该程序。

使用命令行界面访问HDFS

这是与 HDFS 交互的最简单的方法之一。 命令行接口支持对文件系统操作，例如：如读取文件，创建目录，移动文件，删除数据，并列出目录。

可以执行 '$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -help' 来获得每一个命令的详细帮助。这里, 'dfs' HDFS是一个shell命令，它支持多个子命令。首先要启动 Haddop 服务(使用 hduser_用户)，执行命令如下：

hduser_@ubuntu:~$ su hduser_  hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh  
hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh 

一些广泛使用的命令的列表如下

1. 从本地文件系统复制文件到 HDFS

hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -copyFromLocal temp.txt /

此命令将文件从本地文件系统拷贝 temp.txt 文件到 HDFS。

2. 我们可以通过以下命令列出一个目录下存在的文件 -ls

hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -ls /

我们可以看到一个文件 'temp.txt“(之前复制)被列在”/“目录。

3. 以下命令将文件从 HDFS 拷贝到本地文件系统

hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -copyToLocal /temp.txt

我们可以看到 temp.txt 已经复制到本地文件系统。

4. 以下命令用来创建新的目录

hduser_@ubuntu:~$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mkdir /mydirectory

接下来检查是否已经建立了目录。现在，应该知道怎么做了吧？