HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
1. HDFS中的基础概念
Block：HDFS中的存储单元是每个数据块block，HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通的文件系统相同的是，HDFS中的文件也是被分成64M一块的数据块存储的。不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。
NameNode：元数据节点。该节点用来管理文件系统中的命名空间，是master。其将所有的为了见和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息在硬盘上保存为了命名空间镜像（namespace image）以及修改日志（edit log），后面还会讲到。此外，NameNode还保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上。然而，这些信息不存放在硬盘上，而是在系统启动的时候从数据节点收集而成的。
DataNode：数据节点，是HDFS真正存储数据的地方。客户端（client）和元数据节点（NameNode）可以向数据节点请求写入或者读出数据块。此外，DataNode需要周期性的向元数据节点回报其存储的数据块信息。
Secondary NameNode:从元数据节点。从元数据节点并不是NameNode出现问题时候的备用节点，它的主要功能是周期性的将NameNode中的namespace image和edit log合并，以防log文件过大。此外，合并过后的namespace image文件也会在Secondary NameNode上保存一份，以防NameNode失败的时候，可以恢复。
edit log：修改日志，当文件系统客户端client进行写操作的时候，我们就要把这条记录放在修改日志中。在记录了修改日志后，NameNode则修改内存中的数据结构。每次写操作成功之前，edit log都会同步到文件系统中。
fsimage：命名空间镜像，它是内存中的元数据在硬盘上的checkpoint。当NameNode失败的时候，最新的checkpoint的元数据信息就会从fsimage加载到内存中，然后注意重新执行修改日志中的操作。而Secondary NameNode就是用来帮助元数据节点将内存中的元数据信息checkpoint到硬盘上的。
具体checkpoint的过程如下图：（参考hadoop集群的博客）
checkpoint的过程如下：Secondary NameNode通知NameNode生成新的日志文件，以后的日志都写到新的日志文件中。Secondary NameNode用http get从NameNode获得fsimage文件及旧的日志文件。Secondary NameNode将fsimage文件加载到内存中，并执行日志文件中的操作，然后生成新的fsimage文件。Secondary NameNode将新的fsimage文件用http post传回NameNode。NameNode可以将旧的fsimage文件及旧的日志文件，换为新的fsimage文件和新的日志文件(第一步生成的)，然后更新fstime文件，写入此次checkpoint的时间。这样NameNode中的fsimage文件保存了最新的checkpoint的元数据信息，日志文件也重新开始，不会变的很大了。
2. HDFS中文件读写操作流程
在HDFS中，文件的读写过程就是client和NameNode以及DataNode一起交互的过程。我们已经知道NameNode管理着文件系统的元数据，DataNode存储的是实际的数据，那么client就会联系NameNode以获取文件的元数据，而真正的文件读取操作是直接和DataNode进行交互的。
写文件的过程：
客户端调用create()来创建文件
DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件。
元数据节点首先确定文件原来不存在，并且客户端有创建文件的权限，然后创建新文件。
DistributedFileSystem返回DFSOutputStream，客户端用于写数据。
客户端开始写入数据，DFSOutputStream将数据分成块，写入data queue。
Data queue由Data Streamer读取，并通知元数据节点分配数据节点，用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。
Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue，等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。
如果数据节点在写入的过程中失败：
关闭pipeline，将ack queue中的数据块放入data queue的开始。
当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示，则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的，会被删除。
失败的数据节点从pipeline中移除，另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。
元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足，将来会再创建第三份备份。