今天带来的是全新的章节，大数据开发-HDFS，作为Hadoop生态系统的一个重要组成部分，其存在不可或缺，基础的才是最重要的，而HDFS就是这样一个存在。下面就开始HDFS的学习。
一、 HDFS介绍
HDFS（Hadoop Distributed File System）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是Hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，也是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。
二、HDFS设计理念
硬件出现故障是常态，而HDFS由成百上千的服务器组成，每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速恢复是HDFS的核心架构目标。与一般的应用不同，HDFS上的应用主要是以流式读取数据HDFS被设计成适合批量处理，而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间，实际上更注重数据访问的高吞吐量。典型的 HDFS文件大小是GB到TB的级别。所以，HDFS被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。
大部分 HDFS 应用对文件要求的是 write-one-read-many访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。
移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。
在异构的硬件和软件平台上的可移植性，这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用 HDFS 作为平台。
三、概念介绍
以下有几个较为重要的概念需要介绍下
（1）超大文件。目前的hadoop集群能够存储几百TB甚至PB级的数据。
（2）流式数据访问。HDFS的访问模式是：一次写入，多次读取，更加关注的是读取整个数据集的整体时间。
（3）商用硬件。HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊，只要是一些日常使用的普通硬件即可，正因为如此，hdfs节点故障的可能性还是很高的，所以必须要有机制来处理这种单点故障，保证数据的可靠。
（4）不支持低时间延迟的数据访问。hdfs关心的是高数据吞吐量，不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用。
（5）单用户写入，不支持任意修改。hdfs的数据以读为主，只支持单个写入者，并且写操作总是以添加的形式在文末追加，不支持在任意位置进行修改。
四、为什么我们需要HDFS？
1.数据量巨大，磁盘开始很纠结的处理我们需要的海量信息。所以需要文件系统有大规模数据分布存储能力。
2.读取一块磁盘的所有数据需要很长时间，写入更是需要更长时间（写入时间一般是读取时间的3倍）即使有文件为1ZB，或者小点10EB时，这样的磁盘也无法做到随读随取。所以需要文件系统有高并发访问能力。
3.当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上。
4.从概念图上看，分布化的文件系统会因为分布后的结构不完整，导致系统复杂度加大，并且引入的网络编程，同样导致分布式文件系统更加复杂。所以需要强大的容错能力。
5.HDFS解决以上方案是分片冗余，本地校验,需要数据块存储模式数据冗余式存储，直接将多份的分片文件交给分片后的存储服务器去校验。冗余后的分片文件还有个额外功能，只要冗余的分片文件中有一份是完整的，经过多次协同调整后，其他分片文件也将完整。
经过协调校验，无论是传输错误，I/O错误，还是个别服务器宕机，整个系统里的文件是完整的。
6.分布后的文件系统有个无法回避的问题，因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时，这个是HDFS现在遇到的主要问题。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具体应用再优化。
总结就是：可以实现负载均衡、提高响应效率，因为多个服务器可以同时服务，提高了效率。
以上就是本期的所有内容了，Hadoop在大数据开发的学习当中，占据着相当重要的地位，相关知识点也会比较多，所以关于HDFS一定要好好理解，以免在后面学习Hadoop造成更多的困难。