HDFS 整体架构
HDFS 是一个主从 Master/Slave 架构。一个 HDFS 集群包含一个 NameNode，这是一个 Master Server，用来管理文件系统的命名空间，以及调节客户端对文件的访问。一个 HDFS 集群还包括多个 DataNode，用来存储数据。HDFS 的整体结构如图 1 所示。
图 1 HDFS整体架构
HDFS 会对外暴露一个文件系统命名空间，并允许用户数据以文件的形式进行存储。在内部，一个文件被分成多个块并且这些块被存储在一组 DataNode 上。
1）NameNode
文件的元数据采用集中式存储方案存放在 NameNode 当中。NameNode 负责执行文件系统命名空间的操作，如打幵、关闭、重命名文件和目录。NameNode 同时也负责将数据块映射到对应的 DataNode 中。
2） DataNode
DataNode 是文件系统的工作结点。它们根据需要存储并检索数据块，并且定期向 NameNode 发送他们所存储的块的列表。文件数据块本身存储在不同的 DataNode 当中，DataNode 可以分布在不同机架上。
DataNode 负责服务文件系统客户端发出的读/写请求。DataNode 同时也负责接收 NameNode 的指令来进行数据块的创建、删除和复制。
3）Client
HDFS 的 Client 会分别访问 NameNode 和 DataNode 以获取文件的元信息及内容。HDFS 集群的 Client 将直接访问 NameNode 和 DataNode，相关数据会直接从 NameNode 或者 DataNode 传送到客户端。
NameNode 和 DataNode 都是被设计为在普通 PC 上运行的软件程序。HDFS 是用 Java 语言实现的，任何支持 Java 语言的机器都可以运行 NameNode 或者 DataNode。Java 语言本身的可移植性意味着 HDFS 可以被广泛地部署在不同的机器上。
一个典型的部署就是，集群中的一台专用机器运行 NameNode，集群中的其他机器每台运行一个 DataNode 实例。该架构并不排除在同一台机器上运行多个 DataNode 实例的可能，但在实际的部署中很少会这么做。
单一 NameNode 的设计极大地简化了集群的系统架构，它使得所有 HDFS 元数据的仲裁和存储都由单一 NameNode 来决定，避免了数据不一致性的问题。
HDFS 数据复制
HDFS 可以跨机架、跨机器，可靠地存储海量文件。HDFS 把每个文件存储为一系列的数据块，除了最后一个数据块以外，一个文件的所有数据块都是相同大小的。
为了容错，一个文件的数据块会被复制。对于每个文件来说，文件块大小和复制因子都是可配置的。应用程序可以声明一个文件的副本数。复制因子可以在文件创建时声明，并且可以在以后修改。
NameNode 控制所有的数据块的复制决策，如图 2 所示。它周期性地从集群中的 DataNode 中收集心跳和数据块报告。收集到心跳则意味着 DataNode 正在提供服务。收集到的数据块报告会包含相应 DataNode 上的所有数据块列表。
图 2 HDFS复制策略
通用场景下，当复制因子是 3 时，HDFS 的放置策略是将一个副本放置到本地机架的一个结点上，另一个放在本地机架的不同结点上，最后一个放在不同机架的不同结点上。这一策略与把 3 个副本放在 3 个不同机架上的策略相比，减少了机架之间的写操作，从而提升了写性能。
机架不可用的概率要比结点不可用的概率低很多，这一策略并不影响数据可靠性和可用性。但是这一策略确实减少了读取数据时的聚合网络带宽，毕竟一个数据块是放置在两个不同的机架上，而不是 3 个。这一策略没有均匀地分布副本，三分之二的副本在一个机架上，另三分之一的副本分布在其他机架上。
当一切运行正常时，DataNode 会周期性发送心跳信息给 NameNode（默认是每 3 秒钟一次）。如果 NameNode 在预定的时间内没有收到心跳信息（默认是 10 分钟），就会认为 DataNode 出现了问题，这时候就会把该 DataNode 从集群中移除，并且启动一个进程去恢复数据。DataNode 脱离集群的原因有多种，如硬件故障、主板故障、电源老化和网络故障等。
对于 HDFS 来说，丢失一个 DataNode 意味着丢失了存储在它的硬盘上的数据块的副本。假如在任意时间总有超过一个副本存在，故障将不会导致数据丢失。当一个硬盘故障时，HDFS 会检测到存储在该硬盘上的数据块的副本数量低于要求，然后主动创建需要的副本，以达到满副本数状态。
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