Hadoop的namenode的管理机制，工作机制和datanode的工作原理
HDFS前言： 1） 设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 2）在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 3）重点概念：文件切块，副本存放，元数据 1：分布式文件系统（Distributed File System）： （1）：数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统 。（2）：是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。（3）：通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。（4）：容错。即使系统中有某些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。（5）：分布式文件管理系统很多，hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况，不支持并发写情况，小文件不合适。 2：Hadoop最擅长的是（离线 ）日志...
