大数据中我们常见的组件之一就是hdfs了。hdfs又是hadoop生态圈中必不可少的一个框架，所以我们进入Hadoop就必须要对它有一定的了解。
首先我们都知道hdfs是hadoop生态圈中的分布式文件系统，他存储了我们大数据中的海量数据，
正是因为谷歌的论文的发布，我们才会有了hdfs的产生，伴随的也是大数据时代的来临。
下面我们介绍一下其中的各大组件（不包括HA模式下），①namenode（保存元数据，并与datanode之间保持心跳，与client端建立通信），这里说到通信，那我们就必须要说一下这里面的通信方式了，我们都知道TCP是java中常见的通信方式，而在Hadoop中我们引入了RPC（远程过渡调用），是我们的节点之间保持会话。②datanode（真正保存数据的地方，通常我们设置的都是多副本机制（副本数为3最好）），③secondrynamenode（这里我们需要记住他不是namenode的备份，而是定期合并Editlog和fsimage的（namenode 默认6小时或者100万次操作），然后刷新到我们namenode中的镜像里面，也就是fsimage中）
hdfs的写流程（不说废话，直接上图！！！）
问题1 node3死了，blk1会继续上传，然后在一定的心跳次数后仍未收到，此时namenode会清除dd3的元数据 如果还未删除，node3重启后，namenode会通知他旁边的datanode复制一份数据给他，若是被替代后，则不可再被使用。
问题2 多次进行通信连接，再连接不上时，便会认为不可连接
问题3 多次尝试，最后认为作业失败
问题4 作业提交失败 多次尝试连接，最后认为失败
问题5 作业失败
