hdfs怎么平衡每个节点的数据命令 hdfs把节点分为两类

分布式文件系统HDFS

• 与普通文件系统类似，分布式文件系统也采取了块的概念，文件被分成若干个块进行存储，块是数据读写的基本单位.
• HDFS默认的一个块的大小是64MB.
• 与普通文件不同的是，在分布式文件系统中，如果一个文件小于一个数据块的大小，它并不占用整个数据块的存储空间.

物理结构

分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类：

1. 主节点(Master Node),也叫名称节点(Name Node).
2. 从节点(Slave Node),也叫数据节点(Data Node).

名称节点：

负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理者数据节点和文件块的映射关系；
客户端只有访问名称节点才能找到请求的文件块所在的位置，从而到相应位置读取文件块。

数据节点：

负责数据的存储和读取，在存储时，由名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应数据节点；
在读取时，客户端从名称节点获得数据节点和文件块的映射，然后就可以到相应位置访问文件块；
数据节点也要根据名称节点的命令创建、删除数据块和冗余复制。

HDFS要实现的目标：

1. 兼容廉价的硬件设备
2. 流数据读写
3. 大数据集
4. 简单的文件模型
5. 强大的跨平台兼容性
6. 不适合低延迟数据访问
7. 无法高效存储大量小文件
8. 不支持多用户写入及任意修改文件

HDFS相关概念

• 块：相对于普通文件系统的块要大，是为了最小化寻址开销。 但也不能太大，因为通常MapReduce中的Map任务一次只能处理一个块中的数据，如果启动的任务太少，就会降低作业并行处理速度。

采用抽象的块的好处：

• 支持大规模文件存储
• 简化系统设计
• 适合数据备份

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• 名称节点
  名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间，保存了两个核心的数据结构，包括FsImage和Editlog。
  FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据；
  操作日志文件Editlog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作。



• 数据节点
  数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中。
• 第二名称节点



• 是HDFS架构的重要组成部分

1. 可以完成EditLog与FsImage的合并操作，减小EditLog文件大小，缩短名称节点重启时间；
2. 可以作为名称节点的”检查点“，保存名称节点中的元数据信息。