大数据学习(二)，hadoop集群重要节点概述以及HDFS文件系统的原理

概述

在介绍hadoop集群的重要节点之前，先举一个简单的例子说明一下：

场景就是，我们有一个网站，网站中有很多用户，每个用户都有自己的信息和动态等，那么对于这些信息，我们网站的后台都是需要记录的。

怎么记录呢，直接就根据用户的标号，放在一个文件夹里吧，然后存在磁盘中（或者放在数据库里，都可以）

然后呢，随着时间的发展，用户的数量越来越多，我们后台的一个服务器里可能存不下这么多的数据，这个时候两种方式：

1. 给磁盘扩容
2. 加机器

如果我们给磁盘扩容的方式去处理，但是是不是需要考虑到我们一个服务器的处理能力，这样虽然可以在同一台机器中存储下来，这样就意味着服务器在找一个资源的时候，需要花费的时间变长了，因为分母变大了，他的效率就会有点小

采用加机器的方式，利用Nginx这些技术，将不同用户的信息存储在多个服务器中，至于来了一个用户，怎么确定他的信息在哪里，就需要看后端的算法怎么写的了 ，可以使用哈希，也可以使用自己定义的规则，但是一定要让第二次请求用户信息时，可以找到第一个存储的位置

但是这样还是有着一些问题，就比如我中间的一些用户信息存储在服务器A，但是某一段时间服务器A突然宕机了，那么就意味着服务器A暂时无法提供数据。

这样该怎么解决呢，hadoop分布式存储中的一系列机制，就确保了数据的稳定

他框架的核心就是：

1. 海量数据提供存储的HDFS
2. 提供计算的MapReduce，他的主要工作就是从磁盘或者网络中读取数据，以及对数据进行计算，就是那些IO密集和CPU密集工作

分布式文件系统的结构

在我们的操作系统（linux，Windows）中，文件系统会把磁盘空间划分为一些块，叫做磁盘块，他的大小一般为$51$