Hadoop使用（二）
前提和设计目标
硬件错误
硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。
流式数据访问
运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。
大规模数据集
运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
简单的一致性模型
HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。
“移动计算比移动数据更划算”
一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。HDFS为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。
异构软硬件平台间的可移植性
HDFS在设计的时候就考虑到平台的可移植性。这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。
hdfs的结构
既然 Hadoop 守护进程已经在运行了，现在看看每个守护进程在 Hadoop 框架中的作用。namenode 是 Hadoop 中的主服务器，它管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。还有一个 secondary namenode，它不是 namenode 的冗余守护进程，而是提供周期检查点和清理任务。在每个 Hadoop 集群中可以找到一个 namenode 和一个 secondary namenode。
datanode 管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个 datanode 守护进程。
最后，每个集群有一个 jobtracker，它负责调度 datanode 上的工作。每个 datanode 有一个 tasktracker，它们执行实际工作。jobtracker 和 tasktracker 采用主-从形式，jobtracker 跨 datanode 分发工作，而 tasktracker 执行任务。jobtracker 还检查请求的工作，如果一个 datanode 由于某种原因失败，jobtracker 会重新调度以前的任务。
使用jps查看进程
要想检查守护进程是否正在运行，可以使用 jps 命令（这是用于 JVM 进程的 ps 实用程序）。这个命令列出 5 个守护进程及其进程标识符。
HDFS常用操作
hadoop dfs -ls 列出HDFS下的文件
hadoop dfs -ls in 列出HDFS下某个文档中的文件
hadoop dfs -put test1.txt test 上传文件到指定目录并且重新命名，只有所有的DataNode都接收完数据才算成功
hadoop dfs -get in getin 从HDFS获取文件并且重新命名为getin，同put一样可操作文件也可操作目录
hadoop dfs -rmr out 删除指定文件从HDFS上
hadoop dfs -cat in/* 查看HDFS上in目录的内容
hadoop dfsadmin -report 查看HDFS的基本统计信息，结果如下
hadoop dfsadmin -safemode leave 退出安全模式
hadoop dfsadmin -safemode enter 进入安全模式
添加节点
可扩展性是HDFS的一个重要特性，首先在新加的节点上安装hadoop，然后修改$HADOOP_HOME/conf/master文件，加入NameNode主机名，然后在NameNode节点上修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件，加入新加节点主机名，再建立到新加节点无密码的SSH连接
运行启动命令：
start-all.sh
然后可以通过http://(Master node的主机名):50070查看新添加的DataNode
负载均衡
start-balancer.sh，可以使DataNode节点上选择策略重新平衡DataNode上的数据块的分布
Hadoop（包括HDFS）非常适合在商用硬件（commodity hardware）上做分布式存储和计算，因为它不仅具有容错性和可扩展性，而且非常易于扩展。Map-Reduce框架以其在大型分布式系统应用上的简单性和可用性而著称，这个框架已经被集成进Hadoop中。
HDFS的可配置性极高，同时，它的默认配置能够满足很多的安装环境。多数情况下，这些参数只在非常大规模的集群环境下才需要调整。
用Java语言开发，支持所有的主流平台。
支持类Shell命令，可直接和HDFS进行交互。
NameNode和DataNode有内置的Web服务器，方便用户检查集群的当前状态。
新特性和改进会定期加入HDFS的实现中。下面列出的是HDFS中常用特性的一部分：
文件权限和授权。
机架感知（Rack awareness）：在调度任务和分配存储空间时考虑节点的物理位置。
安全模式：一种维护需要的管理模式。
fsck：一个诊断文件系统健康状况的工具，能够发现丢失的文件或数据块。
Rebalancer：当datanode之间数据不均衡时，平衡集群上的数据负载。
升级和回滚：在软件更新后有异常发生的情形下，能够回滚到HDFS升级之前的状态。
Secondary Namenode：对文件系统名字空间执行周期性的检查点，将Namenode上HDFS改动日志文件的大小控制在某个特定的限度下。
具体操作可以看官方中文的示例
http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/quickstart.html
