在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时，有不少困惑的地方，结合以前的资料再次学习; 大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS、Map-Reduce、 Bigtable，其中GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生，Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷， Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起，以此引发大数据第二波技术浪潮，一些大数据公司纷纷推出自己的大数据查询分析产品，如：Cloudera开源了大数据查询分析引擎Impala、Hortonworks开源了 Stinger、Fackbook开源了Presto、UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark计算框架，所有这些技术的数据来源均基于hdsf, 对于 hdsf 最基本的不外乎就是其读写操作
目录：
hdfs 名词解释
hdsf 架构
NameNode(NN)
Secondary NN
hdfs 写文件
hdfs 读文件
block持续化结构
HDFS名词解释：
Block： 在HDFS中，每个文件都是采用的分块的方式存储，每个block放在不同的datanode上，每个block的标识是一个三元组（block id， numBytes，generationStamp），其中block id是具有唯一性，具体分配是由namenode节点设置，然后再由datanode上建立block文件，同时建立对应block meta文件
Packet：在DFSclient与DataNode之间通信的过程中，发送和接受数据过程都是以一个packet为基础的方式进行
Chunk：中文名字也可以称为块，但是为了与block区分，还是称之为chunk。在DFSClient与DataNode之间通信的过程中，由于文件采用的是基于块的方式来进行的，但是在发送数据的过程中是以packet的方式来进行的，每个packet包含了多个chunk，同时对于每个chunk进行checksum计算，生成checksum bytes
小结：
一个文件被拆成多个block持续化存储（block size 由配置文件参数决定） 思考： 修改 block size 对以前持续化的数据有何影响?
数据通讯过程中一个 block 被拆成 多个 packet
一个 packet 包含多个 chunk
Packet结构与定义： Packet分为两类，一类是实际数据包，另一类是heatbeat包。一个Packet数据包的组成结构，如图所示
上图中，一个Packet是由Header和Data两部分组成，其中Header部分包含了一个Packet的概要属性信息，如下表所示：
Data部分是一个Packet的实际数据部分，主要包括一个4字节校验和（Checksum）与一个Chunk部分，Chunk部分最大为512字节
在构建一个Packet的过程中，首先将字节流数据写入一个buffer缓冲区中，也就是从偏移量为25的位置（checksumStart）开始写Packet数据Chunk的Checksum部分，从偏移量为533的位置（dataStart）开始写Packet数据的Chunk Data部分，直到一个Packet创建完成为止。
当写一个文件的最后一个Block的最后一个Packet时，如果一个Packet的大小未能达到最大长度，也就是上图对应的缓冲区中，Checksum与Chunk Data之间还保留了一段未被写过的缓冲区位置，在发送这个Packet之前，会检查Chunksum与Chunk Data之间的缓冲区是否为空白缓冲区（gap），如果有则将Chunk Data部分向前移动，使得Chunk Data 1与Chunk Checksum N相邻，然后才会被发送到DataNode节点
hdsf架构：
hdfs的构架图网上一堆，抓了一张表述比较清楚的图如下, 主要包含因类角色：Client、NameNode、SecondayNameNode、DataNode
HDFS Client: 系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写, 注意：写数据时文件切分由Client完成
Namenode：Master节点（也称元数据节点），是系统唯一的管理者。负责元数据的管理(名称空间和数据块映射信息);配置副本策略；处理客户端请求
Datanode：数据存储节点(也称Slave节点)，存储实际的数据；执行数据块的读写；汇报存储信息给NN