【注1：結尾有大福利！】
【注2：想寫一個大資料小白系列，介紹大資料生態系統中的主要成員，理解其原理，明白其用途，萬一有用呢，對不對。】
大資料是什麼？拋開那些高大上但籠統的說法，其實大資料說的是兩件事：一、怎麼儲存大資料，二、怎麼計算大資料。
我們先從儲存開始說，如果清晨起床，你的女僕給你呈上一塊牛排，牛排太大，一口吃不了，怎麼辦？拿刀切小。
同樣的，如果一份資料太大，一臺機器存不了，怎麼辦？切小了，存到幾臺機器上。
想要儲存海量資料，無限地提高單臺機器的儲存能力顯然是不現實，就好比我們不能把一棟樓蓋得無限高一樣（通常這也不是經濟的做法），增加機器數量是相對可持續的方案。
使用多臺機器，需要有配套的分散式儲存系統把這些機器組織成一個整體，由於Hadoop幾乎是目前大資料領域的事實標準，那麼這裡介紹的分散式儲存系統就是HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）。
先來介紹幾個重要概念。
- 分片（shard）
就好比把牛排切成小塊，對大的檔案進行切分，顯然是進行分散式儲存的前提，例如，HDFS中預設將資料切分成128MB的塊（block）。
- 副本（replica）
三臺機器中，如果有一臺出現故障，如何保證資料不丟失，那麼就是使用冗餘的方式，為每一個資料塊都產生多個副本。
下面圖示中，任何單獨一個節點掉線，都不會造成資料丟失，仍然可以湊齊A、B、C三個資料塊。
當然，如果兩個節點同時掉線就不行了。
不過，如果每個資料塊都有兩個副本，那麼可以承受同時損失兩個節點。代價是，你的儲存成本上升了。
- Master/Slave架構
只有工人而沒有包工頭的工地肯定不能正常運轉，所以，除了上面3臺負責儲存的機器，還需要至少一臺機器來領導它們，給它們分配工作，否則誰也沒辦法中的A、B、C具體應該存在哪個機器上。
HDFS中採用Master/Slave架構，其中的NameNode就是Master，負責管理工作，而DataNode就是Slave，負責儲存具體的資料，NameNode上管理著後設資料，簡單的講就是記錄哪個資料塊儲存在哪臺機器上。同時，DataNode也會定時向NameNode彙報自己的工作狀態，以便後者監控節點狀態、是否故障。
說完上面幾個我覺得需要了解的基礎概念，我們再把HDFS的讀、寫流程描述一下。
- 讀取資料
讀取資料的過程。在這個過程中，NameNode負責提供資料的儲存位置，真正的資料讀取操作發生在使用者和DataNode之間。由於資料有副本，一份資料在多個節點上存在，具體NameNode返回哪個節點，遵循一定的原則（比如，就近原則）。
- 寫入資料
寫入資料的過程。和讀取流程類似，NameNode負責提供資料的儲存位置，真正的寫入操作發生在使用者和DataNode之間，而副本的製造，是在DataNode之間發生的，例如使用者先把資料寫入節點1，節點1再把資料複製到節點2等。
這篇文章就先到這裡，下一篇準備接受HDFS中的單點問題、HA、Federation等概念。
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