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在大数据的学习过程中，我们经常会听到“分布式”这三个字，那个所谓的“分布式”到底是什么意思？我们看到一些古装电视剧电影，在古代，生产力比较低下，没有现在的各种便捷的交通工具。人们需要运输一些货物的时候，最常见的方式就是套马车，用马来拉动车。如果需要拉的货物比较多，一匹马拉不动呢？人们的做法并不是训练一匹更加强壮的马，而是会使用多匹马同时来拉动这辆马车。这就是分布式的思想！
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分布式集群可以提供数据的存储、计算等操作。今天我们就来聊一聊分布式存储，也就是一个分布式文件系统。其实在HDFS之前，也有一些其他的分布式文件系统，笼统的来说，只要是实现了将数据分散的存储在多个节点上进行存储，并且可以实现数据的读取就可以称为是“分布式文件系统”。
传统的分布式文件系统的缺点现在想象一下这种情况：有四个文件 0.5TB的file1，1.2TB的file2，50GB的file3，100GB的file4；有7个服务器，每个服务器上有10个1TB的硬盘。
在存储方式上，我们可以将这四个文件存储在同一个服务器上（当然大于1TB的文件需要切分），我们需要使用一个文件来记录这种存储的映射关系吧。用户是可以通过这种映射关系来找到节点硬盘相应的文件的。那么缺点也就暴露了出来：
第一、负载不均衡。
因为文件大小不一致，势必会导致有的节点磁盘的利用率高，有的节点磁盘利用率低。
第二、网络瓶颈问题。
一个过大的文件存储在一个节点磁盘上，当有并行处理时，每个线程都需要从这个节点磁盘上读取这个文件的内容，那么就会出现网络瓶颈，不利于分布式的数据处理。
HDFS的块结构HDFS与其他普通文件系统一样，同样引入了块(Block)的概念，并且块的大小是固定的。但是不像普通文件系统那样小，而是根据实际需求可以自定义的。块是HDFS系统当中的最小存储单位，在hadoop2.0中默认大小为128MB（hadoop1.x中的块大小为64M）。在HDFS上的文件会被拆分成多个块，每个块作为独立的单元进行存储。多个块存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个数据节点上 。但值得注意的是，如果某文件大小或者文件的最后一个块没有到达128M，则不会占据整个块空间 。
在hdfs-site.xml中我们配置过下面这个属性，这个属性的值就是块在linux系统上的存储位置
dfs.datanode.data.dir file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
1. 高容错性（硬件故障是常态）：数据自动保存多个副本，副本丢失后，会自动恢复
2. 适合大数据集：GB、TB、甚至PB级数据、千万规模以上的文件数量，1000以上节点规模。
3. 数据访问： 一次性写入，多次读取；保证数据一致性,安全性
4. 构建成本低：可以构建在廉价机器上。
5. 多种软硬件平台中的可移植性
6. 高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
7. 高可靠性：Hadoop的存储和处理数据的能力值得人们信赖.
HDFS的缺点1. 不适合做低延迟数据访问：
HDFS的设计目标有一点是：处理大型数据集，高吞吐率。这一点势必要以高延迟为代价的。因此HDFS不适合处理用户要求的毫秒级的低延迟应用请求
2. 不适合小文件存取：
1. 从存储能力出发（固定内存）
因为HDFS的文件是以块为单位存储的，且如果文件大小不到128M的时候，是不会占用整个块的空间的。但是，这个块依然会在内存中占用150个字节的元数据。因此，同样的内存占用的情况下，大量的小文件会导致集群的存储能力不足。
例如: 同样是128G的内存，最多可存储9.2亿个块。如果都是小文件，例如1M，则集群存储的数据大小为9.2亿*1M = 877TB的数据。但是如果存储的都是128M的文件，则集群存储的数据大小为109.6PB的数据。存储能力大不相同。
2. 从内存占用出发（固定存储能力）
同样假设存储1M和128M的文件对比，同样存储1PB的数据，如果是1M的小文件存储，占用的内存空间为1PB/1Mb*150Byte = 150G的内存。如果存储的是128M的文件存储，占用的内存空间为1PB/128M*150Byte = 1.17G的内存占用。可以看到，同样存储1PB的数据，小文件的存储比起大文件占用更多的内存。
3. 不适合并发写入，文件随机修改：
HDFS上的文件只能拥有一个写者，仅仅支持append操作。不支持多用户对同一个文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。
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