HDFS是MapReduce服务中的基础文件系统，全称为Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），可支持实现大规模数据可靠的分布式读写。

HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。

HDFS结构

HDFS是一个Master/Slave的架构，主要包含主、备NameNode和多个DataNode角色。在Master上运行NameNode，而在每一个Slave上运行DataNode，ZKFC需要和NameNode一起运行。

NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。

在一个典型HDFS HA场景中，通常由两个NameNode组成，一个处于Active状态，另一个处于Standby状态。

为了能实现Active和Standby两个NameNode的元数据信息同步，需提供一个共享存储系统。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息。

通常配置奇数个（2N+1个）JournalNode，且最少要运行3个JournalNode。这样，一条元数据更新消息只要有N+1个JournalNode写入成功就认为数据写入成功，此时最多容忍N个JournalNode写入失败。比如，3个JournalNode时，最多允许1个JournalNode写入失败，5个JournalNode时，最多允许2个JournalNode写入失败。

由于JournalNode是一个轻量级的守护进程，可以与Hadoop其它服务共用机器。建议将JournalNode部署在控制节点上，以避免数据节点在进行大数据量传输时引起JournalNode写入失败。

HDFS原理

MRS使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。

• 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点数大于等于2，则HDFS默认副本数为2。
• 当MRS集群中Core节点规格选择为本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中有两个Core节点，则HDFS默认副本数为2。若集群中Core节点数大于等于3，则HDFS默认副本数为3。

MRS服务的HDFS组件支持以下部分特性：

• HDFS组件支持纠删码，使得数据冗余减少到50%，且可靠性更高，并引入条带化的块存储结构，最大化的利用现有集群单节点多磁盘的能力，使得数据写入性能在引入编码过程后，仍和原来多副本冗余的性能接近。
• 支持HDFS组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的HDFS存储性能提升。

更多关于Hadoop的架构和详细原理介绍，请参见：http://hadoop.apache.org/。

HDFS文件基础操作

在华为云MRS集群中，您可以通过管理控制台、客户端命令以及API接口等多种方式进行HDFS文件的操作。

MRS集群的创建可参考创建集群。

• 通过MRS管理控制台查看HDFS文件信息

  
  

  在MRS管理控制台，点击集群名称进入到MRS集群详情页面，单击“文件管理”。

  在文件管理页面，即可查看HDFS文件列表，并可以执行文件删除、文件夹增删以及与OBS服务数据的导入导入。

  

• 通过集群客户端查看HDFS文件信息

  登录MRS集群的FusionInsight Manager页面（如果没有弹性IP，需提前购买弹性IP），新建一个用户hdfstest，绑定用户组supergroup，绑定角色System_administrator（集群未开启Kerberos认证可跳过）。

  

  下载并安装集群全量客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”，相关操作可参考安装客户端。为客户端节点绑定一个弹性IP，然后使用root用户登录主Master节点，并进入客户端所在目录并认证用户。

  cd /opt/client
  source bigdata_env
  kinit hdfstest

  使用hdfs命令进行HDFS文件相关操作。
  hdfs dfs -mkdir /tmp/testdir    //创建文件夹
  hdfs dfs -ls /tmp      //查看文件夹

  命令回显如下：

  Found 11 items 
  drwx------   - hdfs       hadoop          0 2021-05-20 11:20 /tmp/.testHDFS 
  drwxrwxrwx   - mapred     hadoop          0 2021-05-10 10:33 /tmp/hadoop-yarn 
  drwxrwxrwx   - hive       hadoop          0 2021-05-10 10:43 /tmp/hive 
  drwxrwx---   - hive       hive            0 2021-05-18 16:21 /tmp/hive-scratch 
  drwxrwxrwt   - yarn       hadoop          0 2021-05-17 11:30 /tmp/logs 
  drwx------   - hive       hadoop          0 2021-05-20 11:20 /tmp/monitor 
  drwxrwxrwx   - spark2x    hadoop          0 2021-05-10 10:45 /tmp/spark2x 
  drwxrwxrwx   - spark2x    hadoop          0 2021-05-10 10:44 /tmp/sparkhive-scratch 
  drwxr-xr-x   - hetuserver hadoop          0 2021-05-17 11:32 /tmp/state-store-launcher 
  drwxr-xr-x   - hdfstest   hadoop          0 2021-05-20 11:20 /tmp/testdir 
  drwxrwxrwx   - hive       hadoop          0 2021-05-10 10:43 /tmp/tmp-hive-insert-flag

  上传本地文件至HDFS：
  hdfs dfs -put /tmp/test.txt /tmp/testdir  （/tmp/test.txt提前准备）
  然后执行hdfs dfs -ls /tmp/testdir命令检查文件是否存在。

  Found 1 items 
  -rw-r--r--   3 hdfstest hadoop         49 2021-05-20 11:21 /tmp/testdir/test.txt

  
  
  执行以下命令下载HDFS文件到本地：
  hdfs dfs -get /tmp/testdir/test.txt /opt

• 通过API接口访问HDFS文件

  HDFS支持使用Java语言进行程序开发，使用API接口访问HDFS文件系统，从而实现大数据业务应用。

  具体的API接口内容请参考HDFS Java API。

  关于HDFS应用开发及相关样例代码介绍，请参考《HDFS开发指南》。

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