大數據需要學習的框架有很多，而Hadoop作為大數據開發的核心模塊，就需要多加了解。HDFS是基於Java的分布式文件系統，對於理解Hadoop分布式文件系統很有幫助，今天我們就一起來深入解析大數據Hadoop中的HDFS。
一、什麼是HDFS？
HDFS負責數據文件的存儲，為整個Hadoop生態圈提供了基礎的存儲服務。提供了一個低成本、高性能、高容錯、高可靠的分布式文件系統。
HDFS是一個主/從（Master/Slave）體系架構，由於分布式存儲的性質，集群擁有兩類節點NameNode和DataNode。NameNode（名字節點）：系統中通常只有一個，中心服務器的角色，管理存儲和檢索多個DataNode的實際數據所需的所有元數據。
二、HDFS的特點
1、低成本：搭建HDFS主要是通過橫向擴展機器數量而非花高價錢購進昂貴的服務器。
2、高性能：處理大型任務上集群處理效率，多台機器分塊並行處理要比單台機器串行處理要快很多
3、高容錯：數據自動保存多個副本。它通過增加副本的形式，提高容錯性。數據自動保存多個副本，副本丟失後，自動恢復。
4、高可靠：HDFS解決了單點問題，HDFS集群中心節點是非常重要的，如果中心節點宕機整個集群將無法使用，所以中心節點NameNode會有主要節點（Primary）和備份節點（Stand By）。如果Primary出現問題Stand By可以自動接替Primary工作。
三、HDFS如何存儲數據？
HDFS 採用Master/Slave的架構來存儲數據，這種架構主要由四個部分組成，分別為HDFS Client（客戶端）、NameNode（主管、管理者）、DataNode（slave）和Secondary NameNode。可以看看下面這張圖：
以上就是關於HDFS的部份解析了，希望對大家能有多幫助。HDFS作為Hadoop主要的核心，在數據存儲方面為我們提供了保證，是非常優秀的分布式文件系統。如果想了解更多詳情，請點擊成都加米穀大數據官網吧！
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/251187.html
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