Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据，并且可以在廉价的服务器上运行。Hadoop由Apache软件基金会开发，它是一个分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce）的集合。
HDFS是一个高度可靠的、高性能的分布式文件系统，它允许用户存储大量数据并在多台服务器上进行处理。它使用了一种特殊的文件格式来存储数据，这样就可以将大量数据存储在不同的机器上。HDFS也允许用户将文件分割成小块并将其存储在不同的机器上。这样就可以减少单个机器上文件数量的限制，并改善性能。
// 在 HDFS 中读写文件
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("/user/hadoop/file.txt");
FSDataInputStream in = fs.open(path);
byte[] b = new byte[1024];
int numBytes = in.read(b);
in.close();
FSDataOutputStream out = fs.create(path);
out.write(b);
out.close(); Hadoop文件系统是使用分布式文件系统设计开发的。它运行在商用硬件上。与其他分布式系统不同，HDFS是高度容错的，并且使用低成本硬件设计。
HDFS拥有大量的数据并提供更容易的访问。为了存储这样巨大的数据，文件存储在多个机器。这些文件以冗余方式存储，以在发生故障时避免系统可能的数据丢失。 HDFS还使应用程序可用于并行处理。
下面给出了Hadoop文件系统的体系结构。
HDFS遵循主从架构，并具有以下元素。
namenode是包含GNU / Linux操作系统和namenode软件的商用硬件。它是一个可以在商用硬件上运行的软件。具有namenode的系统充当主服务器，它执行以下任务：
datanode是具有GNU / Linux操作系统和datanode软件的商用硬件。对于集群中的每个节点（商品硬件/系统），都会有一个datanode。这些节点管理其系统的数据存储。
一般用户数据存储在HDFS的文件中。文件系统中的文件将被分成一个或多个段和/或存储在各个数据节点中。这些文件段称为块。换句话说，HDFS可以读取或写入的最小数据量称为块。默认块大小为64MB，但可以根据需要更改HDFS配置来增加。
故障检测和恢复 ：由于HDFS包括大量的商品硬件，组件的故障频繁。因此，HDFS应该具有快速和自动故障检测和恢复的机制。
巨大的数据集 ：HDFS应该每个集群有数百个节点来管理具有巨大数据集的应用程序。
硬件数据 ：当在数据附近进行计算时，可以有效地完成所请求的任务。特别是在涉及巨大数据集的情况下，它减少了网络流量并增加了吞吐量。
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