HDFS 全称 hadoop distribute file system 分布式文件存储系统；
被设计为可以在廉价的机器上存储大批量的数据，也是Hadoop及大数据生态中最重要一部分，因为所有对数据的计算及分析都要依赖数据的存储；
HDFS（Hadoop）是将很多台机器联合起来，形成集群进行存储数据和计算的系统；
分而治之，冗余备份是HDFS设计的核心思想。
HDFS将大文件切分为小文件成为block块，对整个文件实现了分而治之的管理；
HDFS对每个切分的小文件的block进行复制备份，以冗余备份实现HDFS的高容错性；
优点：
1、在廉价的服务器上部署
2、高容错性
3、适合大文件批处理
4、适合大量数据计算
5、适合一次写入，多次读取
缺点：
1、不适合低延时数据访问
2、不适合并发写入
3、不支持文件修改
4、不适合存储与读写小文件
HDFS 使用主从架构（master/slave）主要由 NameNode / DataNode 组成；
1、NameNode
NameNode 在集群的主服务器（master）中，通常只有一个NameNode正在被使用；
Namenode 用于管理文件系统的命名空间及控制 client 对文件的访问。
2、DataNode
DataNode 通常在集群的每一个节点（slave）中都有一个；
DataNode 用于处理 client 的读写请求，并根据NameNode 的指令进行块（block）的创建、删除和复制。
3、Secondary NameNode
Secondary NameNode 是为了分担 NameNode 的工作量而存在，当集群庞大 DataNode 数量及其中存储的 block 的数量过多时，Secondary NameNode 可以帮助 NameNode 分摊压力。
例如定期的合并 Fsimage 和 Edits 并返回给 NameNode；
4、Client
Client 是客户端，主要是 HDFS 为程序员提供的操作节点；
Client 与 NameNode 交互，以获取文件的位置信息；
Client 与 DataNode 交互，以进行文件的读写；
Client 对大文件进行切分，以方便进行上传文件；
Client 提供一些命令来管理和访问HDFS；
虽然 HDFS 是将整个大文件切分成 block 并冗余备份 block 来存储文件的，但是 HDFS 提供给使用者感观上一个完整的文件系统。
可以使用 Hadoop shell 、java API、hadoop 提供的 web 界面，来创建、删除、编辑权限等等文件操作。
NameNode 管理的命名空间，及 DataNode 存储的副本：
