HDFS

HDFS：Hadoop分布式文件存储系统

HDFS架构包含Client、NameNode和DataNode。可以简单的认为有一个NameNode和多个DataNode。（NameNode不一定只有一个）

参考5分钟深入浅出 HDFS 聊聊Hadoop：图解HDFS是个啥

Client

用户需要通过HDFS Client向HDFS提交命令，Client负责与NameNode和DataNode建立连接以及传输数据。

NameNode

NameNode负责管理整个文件系统信息。

• 记录数据存储位置：HDFS可以存储很大的文件，每个文件都被分割成多个data block，存放在不同的DataNode上，而NameNode就负责记录一个文件有哪些data block，这些data block分别存放在哪些DataNode上。
• 执行文件系统常用操作：创建、重命名一个文件/文件夹之类的常用操作，都由NameNode负责。

DataNode

DataNode是实际存放data block的节点。

读写过程

每次访问读写HDFS，Client需要先联系NameNode，得知目标文件由哪些data block组成，以及这些data block的存储在哪些DataNode中。然后Client再联系这些DataNode进行数据读写。

读过程

一般HDFS默认为每个data block设置3个备份，存放在不同的DataNode上，读取文件的时候，选择网络延迟最小的DataNode访问即可。

写过程

由于一个data block有3个备份，因此写文件时需要写三个DataNode。具体是Client传输数据给第一个DataNode，然后这个DataNode传递数据给第二个DataNode，第二个DataNode再传给第三个DataNode，每个DataNode写入数据，即完成整个写过程。

数据备份

HDFS存储文件是以block为单位的，因此数据备份也是以block为单位的。HDFS可以设置每个data block存多少份，默认存储3份。

Rack

每个DataNode是一部服务器，这些服务器放在一个机架里，构成一个Rack。一个Rack里的所有DataNode共享电源、网线和交换机，因此每次出故障时容易导致一整个Rack的DataNode都丢失数据，因此不能把一个block的所有备份都放在同一个Rack中，需要分散到不同的Rack上存储。

Hive

Hadoop使用hdfs存储数据，Hive则是把hdfs数据文件映射成数据表，通过Hive SQL操作HDFS中的数据，其中Hive将SQL语句转换成MapReduce任务进行，因此Hive实质就是一个基于 HDFS 的 MapReduce 计算框架，对存储在 HDFS 中的数据进行分析和管理。

	Hive	关系型数据库
存储系统	hadoop的hdfs（分布式文件系统）	服务器本地文件系统
计算模型	MapReduce
使用场景	对海量数据做数据挖掘（实时性差）	实时性查询