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= Hadoop分布式文件系统原理 =

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，专为存储和管理超大规模数据集而设计。它基于Google文件系统（GFS）的论文思想，通过分布式架构实现高容错性、高吞吐量的数据访问。本章将详细介绍HDFS的核心原理、架构设计及实际应用。

== 核心概念 ==

HDFS的设计遵循以下关键原则：
* '''大数据存储'''：支持PB级数据存储，适合处理单个大文件而非大量小文件。
* '''流式数据访问'''：优化顺序读取而非随机访问。
* '''硬件故障容忍'''：自动检测故障并恢复，数据默认3副本存储。
* '''移动计算而非数据'''：将计算任务调度到数据所在节点执行。

=== 架构组成 ===
HDFS采用主从架构，包含两个核心组件：

<mermaid>
graph TD
    NameNode[NameNode-主节点] --> DataNode1[DataNode-从节点]
    NameNode --> DataNode2[DataNode-从节点]
    NameNode --> DataNode3[DataNode-从节点]
</mermaid>

* '''NameNode'''：管理文件系统元数据（命名空间、块映射等），不存储实际数据
* '''DataNode'''：存储实际数据块，定期向NameNode发送心跳和块报告

== 数据存储机制 ==

=== 分块存储 ===
文件被分割为固定大小的块（默认128MB），分散存储在集群中。分块大小通过以下公式计算：
<math>
blockSize = \max(defaultSize, minSize)
</math>

=== 副本机制 ===
每个块默认存储3个副本（可配置），副本放置策略遵循：
1. 第一个副本放在写入请求的节点
2. 第二个副本放在不同机架的节点
3. 第三个副本放在与第二个副本相同机架的不同节点

== 读写流程 ==

=== 文件写入示例 ===
以下是Java API写入HDFS的代码示例：

<syntaxhighlight lang="java">
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class HDFSWriteExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path filePath = new Path("/user/test/data.txt");
        
        try (FSDataOutputStream out = fs.create(filePath)) {
            out.writeUTF("Hello HDFS!");
        }
    }
}
</syntaxhighlight>

'''执行过程'''：
1. 客户端联系NameNode获取文件元数据
2. NameNode验证权限后返回目标DataNode列表
3. 客户端直接与DataNode建立管道写入数据
4. 数据被分成数据包（默认64KB）异步发送

=== 文件读取示例 ===
<syntaxhighlight lang="java">
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;

public class HDFSReadExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // ... 初始化同写入示例
        try (FSDataInputStream in = fs.open(filePath)) {
            System.out.println(in.readUTF()); // 输出: Hello HDFS!
        }
    }
}
</syntaxhighlight>

'''执行过程'''：
1. 客户端从NameNode获取块位置信息
2. 优先从最近的DataNode读取数据
3. 数据以校验和验证完整性

== 容错机制 ==

HDFS通过以下机制保证可靠性：
* '''心跳检测'''：DataNode每3秒向NameNode发送心跳
* '''副本重新复制'''：丢失的副本会自动从其他副本复制
* '''校验和'''：所有数据写入时计算校验和，读取时验证

== 实际应用案例 ==

'''气象数据分析场景'''：
* 全球气象站每天产生约20TB原始数据
* 使用HDFS存储历史数据（5年约36PB）
* 典型处理流程：
  1. 原始数据以CSV格式存入HDFS
  2. MapReduce任务计算各区域平均温度
  3. 结果写回HDFS供可视化工具使用

== 性能优化 ==

* '''块大小调整'''：根据数据特征调整（如视频文件可设为256MB）
* '''短路本地读取'''：客户端直接读取本地副本
* '''集中缓存'''：对热点数据使用HDFS集中缓存

== 常见问题 ==

* '''小文件问题'''：大量小文件会耗尽NameNode内存
  * 解决方案：使用HAR文件或SequenceFile合并
* '''单点故障'''：早期版本NameNode是单点
  * 解决方案：启用HA（高可用）配置

== 总结 ==
HDFS通过分布式架构和副本机制，为大数据处理提供了可靠的底层存储支持。理解其核心原理有助于开发者合理设计数据存储方案，优化Hadoop集群性能。后续章节将深入讲解MapReduce和YARN等组件如何与HDFS协同工作。

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