無論你如何將Hadoop與Spark進行對比，無論Spark生態多麼成熟和完善，其底層終歸要基於HDFS，畢竟這是目前最成熟的分散式底層檔案系統，幾乎沒有哪家公司願意重新花費精力研發一個全新的檔案系統。

本文將討論Hadoop分散式檔案系統（HDFS）的基本概念以及管理HDFS的十大Hadoop Shell命令。HDFS是Apache Hadoop框架的底層檔案系統，是一個分散式儲存框架，跨越數千種商用硬體。該檔案系統提供容錯、高吞吐、流資料訪問以及高可靠性等功能。HDFS的體系架構適用於儲存大量資料及快速處理，HDFS是Apache生態系統的一部分。

在此之前，我們先來了解Apache Hadoop框架，其主要包含以下幾大模組：

Hadoop Common——包含Hadoop其他模組所需的庫和實用程式；
HDFS——商用機儲存資料的分散式檔案系統，在叢集中提供非常高的聚合頻寬；
Hadoop YARN ——資源管理平臺，負責管理叢集上的計算資源並使用它們排程使用者應用程式；
Hadoop MapReduce——用於大規模資料處理的程式設計模型。

Hadoop中的所有模組都設計了一個基本假設，即硬體故障（單個機器或整個機架）是顯而易見的，因此應由Hadoop框架在軟體應用程式中自動處理，Apache Hadoop的HDFS元件最初來自Google的MapReduce和Google File System（GFS）。

HDFS是Hadoop應用程式使用的主要分散式儲存，HDFS叢集主要由NameNode和DataNode組成。NameNode管理檔案系統後設資料，DataNode用於儲存實際資料。

HDFS架構圖解釋了NameNode、DataNode和客戶端之間的基本互動，客戶端元件呼叫NameNode以獲取檔案後設資料或修改，客戶端直接使用DataNodes執行實際的檔案I / O操作。HDFS可能存在一些使用者感興趣的顯著特徵：

1、非常適合使用低成本商用硬體進行分散式儲存和處理。Hadoop具有可擴充套件性，容錯性且易於擴充套件。MapReduce以其大量分散式應用程式的簡單性和適用性而著稱。HDFS則具有高度可配置性，預設配置足以滿足大多數應用程式的需求。通常，僅需要針對非常大的叢集調整預設配置；

2、Hadoop是基於Java平臺編寫的，幾乎在所有主要平臺上都受支援；

3、Hadoop支援shell和shell類命令與HDFS的通訊；

4、NameNode和DataNode具有內建Web伺服器，可以輕鬆檢查叢集的當前狀態；

5、HDFS中經常實現新的功能和更新，以下列表是HDFS中可用的功能子集：

檔案許可權和身份驗證；
Rackawareness：有助於在計劃任務和分配儲存時考慮節點的物理位置；
Safemode：管理主要用於維護的模式；
fsck：這是一個實用程式，用於診斷檔案系統的執行狀況以及查詢丟失的檔案或塊；
fetchdt：這是一個用於獲取DelegationToken並將其儲存在本地系統檔案中的實用程式；
Rebalancer：當資料在DataNode之間分佈不均時，這是一個用於平衡叢集的工具；
升級和回滾：軟體升級後，可以在升級前回滾到上一狀態，以防出現任何意外；
SecondaryNameNode：此節點執行名稱空間的Checkpoint，並幫助將包含HDFS修改日誌的檔案大小保持在NameNode的特定限制內；
Checkpoint節點：此節點執行名稱空間的Checkpoint，並有助於最小化儲存在NameNode中的日誌大小，其中包含對HDFS所做的更改，它還替換了以前由Secondary NameNode填充的角色或功能。作為替代方案，NameNode允許多個節點作為Checkpoint，只要系統沒有可用（註冊）的備份節點即可；
Backup節點：可以將其定義為Checkpoint節點的擴充套件。除了Checkpoint之外，它還用於從NameNode接收編輯流。因此，它維護自己名稱空間的記憶體副本，始終與活動的NameNode和名稱空間狀態同步，一次只允許向NameNode註冊一個備份節點。

HDFS的設計目標

Hadoop的目標是在非常大的叢集中使用常用伺服器，並且每個伺服器都有一組廉價內部磁碟驅動器。為了獲得更好的效能，MapReduce API嘗試在儲存要處理的資料的伺服器上分配工作負載，這稱為資料區域性性。因此，在Hadoop環境中，建議不要使用。對於使用SAN或NAS的Hadoop部署，額外的網路通訊開銷可能會導致效能瓶頸，尤其是在叢集規模較大的情況下。

假設，我們目前擁有1000臺機器叢集，每臺機器都有三個內部磁碟驅動器。因此，請考慮由3000個廉價驅動器+ 1000個廉價伺服器組成的叢集的故障率，這個數值會非常大！不過，好在廉價硬體相關的MTTF故障率實際上已被很好地理解和接受，這讓使用者對Hadoop的包容性變得很高。Hadoop具有內建的容錯和故障補償功能，HDFS也是如此，因為資料被分成塊，這些塊的副本儲存在Hadoop叢集的其他伺服器上。為了使其易於理解，我們可以說單個檔案實際上儲存為較小的塊，這些塊在整個叢集中的多個伺服器之間進行復制，以便更快地訪問檔案。

我們可以考慮一個應用場景，假設我們現在需要儲存某區域內所有居民的電話號碼，將姓氏以A開頭的儲存在伺服器1上，以B開頭的在伺服器2上，依此類推。在Hadoop環境中，此電話簿的各個部分將分散式儲存在整個叢集中。如果要重建整個電話簿的資料，程式需要訪問叢集中每個伺服器的塊。為了實現更高的可用性，HDFS預設將較小的資料複製到另外兩臺伺服器上。這裡會涉及到冗餘的概念，但支援冗餘是為了避免故障並提供容錯解決方案，可以基於每個檔案或針對整個環境增加或減少該冗餘。這種冗餘具備多種好處，最明顯的一個是資料高可用。除此之外，資料冗餘允許Hadoop叢集將工作分解為更小的塊，並在叢集中的所有伺服器上執行較小的作業，以實現更好的可伸縮性。最後，作為終端使用者，我們獲得了資料區域性性的好處，這在處理大型資料集時至關重要。

管理HDFS的十大Hadoop Shell命令

以下是透過shell命令管理Hadoop HDFS的十大基本操作，這些操作對於管理HDFS叢集上的檔案非常有用。出於測試目的，你可以使用Cloudera或者Hortonworks等中的某些VM呼叫此命令，或者用於偽分散式叢集設定。

1、在給定路徑的HDFS中建立目錄