HDFS参数
1. HDFS是什么HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，首先它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件位置；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
2.HDFS的优缺点之所以选择HDFS来存储数据，是具有如下优势：
No 优势 描述1 高容错性
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。
2 适合批处理
它是通过移动计算而不是移动数据。
它会把数据位置暴露给计算框架。
3 适合大数据处理
处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
能够处理10K节点的规模。
4 流式文件访问
一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。
它能保证数据的一致性。
5 可构建在廉价机器上
它通过多副本机制，提高可靠性。
它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。
HDFS也有不适合的场景：
No 缺点 描述1 低延时数据访问
比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。
它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。
2 小文件存储
存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
3 并发写入、文件随机修改
一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。
3. HDFS框架结构
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。
No 角色 功能描述1 Client：就是客户端
文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。
2 NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者
管理 HDFS 的名称空间
管理数据块（Block）映射信息
配置副本策略
处理客户端读写请求。
3 DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作
存储实际的数据块。
执行数据块的读/写操作。
4 Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务
辅助 NameNode，分担其工作量。
定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
4. HDFS的读写流程 4.1. HDFS的块大小