hadoop简单介绍及架构设计
并行：提升速度的关键
计算向数据移动
分布式。分而治之。并行计算
HDFS
存储模型：字节
文件线性切割成块（Block）:偏移量 offset (面对原文件的索引)
Block分散存储在集群节点中
单一文件Block大小一致，最后一块可能分配不均
副本：
副本分散在不同节点中------副本数不要超过节点数量
只支持一次写入多次读取，同一时刻只有一个写入者，Block的大小不会再次改变，可append追加数据，不能修改
block数据块，最大存储大小为128M，一个数据块只属于一个文件，每个块默认有三个副本，且互为副本
架构模型：主从
元数据：除了文件内容之外的。包含文件的名字，时间，所属用户，权限，文件大小等......
(主)NameNode节点保存文件元数据，接收客户端的读写请求：单节点 posix（虚拟文件系统，目录树，edits日志文件，Fsimage）基于内存存储：不会和磁盘发生交换，只存在内存中，但会使用磁盘做持久化，
(从)DataNode节点保存文件Block数据：多节点（保存数据）
DataNode保存的数据就是映射对应NameNode目录树上的数据，实时汇报block的信息（block列表：block偏移量），位置信息。
DataNode与Node保存心跳，保存Block列表 （客户端）HdfsClient先与NameNode交互元数据,与DataNode交互文件Block数据，会存储block的元数据信息文件
SNN（SecondaryNameNode）默认3600秒合并一次 ：合并元数据文件（edtis和fsimage）她不是NN的备份，主要工作是帮助NN合并editslog，减少NN启动时间
Hadoop优点：高容错性，数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复。
适合批处理：移动计算而非数据，数据位置暴露给计算框架
适合大数据处理：GB.TB.PB级数据，百万规模以上的文件数量，10K+节点
可构建在廉价的机器上：通过多副本提高可靠性，提供容错和恢复机制。
缺点：低延迟数据访问，小文件存取，并发写入，文件随机修改。
写
1.客户端先向NN发送文件
2.namenode判断是否有上传权限(没有权限返回给客户端)
3.NN返回给客户端可以上传的datanode的列表
4.在客户端把文件切成多个数据块，读入数据队列中。
5.把数据队列中的packet写入第一个DN
一个block由多个packet（最大64K）组成
6.通过管道同步写入第二个DN，第三个DN（以packet为单位写入），每写一个会有一个是否写入成功的报告返回ack，统计一个block返回的ack，统计超过半数ack成功，产生副本，不成功的ack会循环写入直到成功。
7.block写完返回全部ack则结束。
读
1.客户端调用open函数发送请求给NN。
2.NN检查是否有读的权限
3.就近原则返回给客户端每个数据库所在的DN列表
4.就近原则选择第一个DN读取第一个block
5.把读取的block数据存到数据队列中
6.读取第二个block。。。。。。
塔式服务器 机架服务器 刀片服务器
HDFS文件权限POSIX
r:read,w:write,x:execute