（一）传统的网络文件系统NFS
（二）HDFS的设计
● 超大文件
这里非常大指的是几百M、G、或者TB级别。实际应用中已有很多集群存储的数据达到PB级别。
● 流式数据访问
HDFS基于这样的一个假设：最有效的数据处理模式是一次写入、多次读取数据集经常从数据源生成或者拷贝一次，然后在其上做很多分析工作，分析工作经常读取其中的大部分数据，即使不是全部。 因此读取整个数据集所需时间比读取第一条记录的延时更重要。
● 商用硬件
Hadoop不需要特别贵的、reliable的（可靠的）机器，可运行于普通商用机器（可以从多家供应商采购） ，商用机器不代表低端机器。在集群中（尤其是大的集群），节点失败率是比较高的HDFS的目标是确保集群在节点失败的时候不会让用户感觉到明显的中断。
● 延时的数据访问（瓶颈）
对延时要求在毫秒级别的应用，不适合采用HDFS。HDFS是为高吞吐数据传输设计的,因此可能牺牲延时HBase更适合低延时的数据访问。
● 大量的小文件（瓶颈）
● 多方读写，需要任意的文件修改
HDFS中的文件写入只支持单个写入者，而且写操作总是以“”只添加“”方式在文件末尾写数据。它不支持多个写入者的操作，也不支持在文件的任意位置进行修改。
（三）HDFS的概念
● Blocks（数据块）
物理磁盘中有块的概念，磁盘的物理Block是磁盘操作最小的单元，读写操作均以Block为最小单元，一般为512 Byte。文件系统在物理Block之上抽象了另一层概念，文件系统Block物理磁盘Block的整数倍。通常为几 KB。Hadoop提供的df、fsck这类运维工具都是在文件系统的Block级别上进行操作。
HDFS的Block块比一般单机文件系统大得多，默认为128M。HDFS的文件被拆分成多个分块（chunk），chunk作为独立单元存储。比Block小的文件不会占用整个Block，只会占据实际大小。例如， 如果一个文件大小为1M，则在HDFS中只会占用1M的空间，而不是128M。
● HDFS中的块为什么那么大？
最小化寻址开销
但是块的大小不是越大越好,MapReduce中的map任务通常一次只处理一个块的数据，因此如果任务数太少(小于集群中的节点数量）作业的运行速度就会比较慢。
● Block抽象的好处
block的拆分使得单个文件大小可以大于整个磁盘的容量，构成文件的Block可以分布在整个集群， 理论上，单个文件可以占据集群中所有机器的磁盘。
Block的抽象也简化了存储系统，对于Block，无需关注其权限，所有者等内容（这些内容都在文件级别上进行控制）。
Block作为容错和高可用机制中的副本单元，即以Block为单位进行复制。
（四）Namenode 和 Datanode
整个HDFS集群由Namenode和Datanode构成master-worker（主从）模式。Namenode负责构建命名空间，管理文件的元数据等，而Datanode负责实际存储数据，负责读写工作。
● Namenode
namenode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但它并不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时根据数据节点信息创建。
在HDFS中，Namenode可能成为集群的单点故障，Namenode不可用时，整个文件系统是不可用的。HDFS针对单点故障提供了2种解决机制：
1）备份持久化元数据
将文件系统的元数据同时写到多个文件系统， 例如同时将元数据写到本地文件系统及NFS。这些备份操作都是同步的、原子的。
2）Secondary Namenode
Secondary Namenode节点定期合并主Namenode的namespace image和edit log，避免edit log过大，这个Secondary Namenode一般在另一台单独的物理机器上运行，因为它需要占用大量CPU时间，并且需要与namenode一样多的内存来执行合并操作，它会保存合并后的命名空间镜像副本，并在namenode发生故障时启用。但是Secondary Namenode的保存是滞后于主节点，所以主节点全部失效，难免会丢失部分数据。这种情况下一般把存储在NFS上的namenode元数据复制到secondary namenode并作为新的主namenode运行。后面介绍高可用HA热备份
● Datanode
Datanode负责存储文件块数据、块数据的校验和和提取Block，读写请求可能来自namenode，也可能直接来自客户端。数据节点周期性向Namenode汇报自己节点上所存储的Block相关信息。
● 块缓存
通常DataNode从磁盘中读取数据块，但是对于频繁访问的文件，其对应的块可能被显示地缓存在DataNode的内存中，以堆外块缓存的形式存在。默认情况下一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，也可以指定。作业调度器（用于MapReduce、spark和其他框架）通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读写操作性能。
● 联邦 HDFS
namenode在内存中保存文件系统中每个问和每个数据块的引用关系。这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。
联邦HDFS允许系统通过添加namenode实现拓展，其中每个namenode管理文件系统命名空间中的一部分。
在联邦环境下，每个namenode 维护一个命名空间卷（namespace volumn）由命名空间的元数据和一个数据块池组成。命名空间卷之间是互相独立的，不互相通信，因此集群中的datanode需要注册到每个namenode，并且储存着来自多个数据块池中的数据块。