HDFS的主要架构/特点/应用场景
hdfs（hadoopdistributedfilesystem），是一个适合运行在通用硬件（commodityhardware）上的分布式文件系统，是hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统（gfs），是gfs的一个简化和开源版本。
hdfs的主要架构
hdfsclient（客户端）：从namenode获取文件的位置信息，再从datanode读取或者写入数据。此外，client在数据存储时，负责文件的分割；
namenode（元数据节点）：管理名称空间、数据块（block）映射信息、配置副本策略、处理客户端读写请求；
datanode（存储节点）：负责执行实际的读写操作，存储实际的数据块，同一个数据块会被存储在多个datanode上
secondarynamenode：定期合并元数据，推送给namenode，在紧急情况下，可辅助namenode的ha恢复。
hdfs的特点（vsgfs）
分块更大，每个数据块默认128mb；
不支持并发，同一时刻只允许一个写入者或追加者;
过程一致性，写入数据的传输顺序与最终写入顺序一致;
masterha，2.x版本支持两个namenode，（分别处于active和standby状态），故障切换时间一般几十秒到数分钟
hdfs适合的应用场景：
适用于大文件、大数据处理，处理数据达到gb、tb、甚至pb级别的数据。
适合流式文件访问，一次写入，多次读取。
文件一旦写入不能修改，只能追加。
hdfs不适合的场景：
低延时数据访问。
小文件存储
并发写入、文件随机修改
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