HDFS（Hadoop分布式文件） System）是一个分布文件系统，旨在存储和管理大规模数据集。它采用主从（Master/Slave）架构，由一个NameNode和多个DataNode构成。以下是HDFS文件系统的核心结构及其组成部分：

NameNode：职责：NameNode承载HDFS的核心节点，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。它记录了文件系统的元数据，包括文件和目录的体系关系、文件的块分配详情等。存储方式：NameNode利用两种文件形式保存元数据：fsimage：用于保存文件系统的静态快照。edits：记录自上一次fsimage保存之后的所有变更操作。运行时：NameNode的所有均操作在内存中执行，从而提升效率。虽然数据在内存中持久化，但存在断电丢失的风险。

DataNode：作用：DataNode是HDFS中的存储单元，负责实际数据块的存储。每个DataNode管理其所在机器上的数据根据块，并定时向NameNode上报存储的数据块状态。数据交互：当客户端请求读取或写入数据时，会分散NameNode获取数据块的具体位置信息，进而直接与DataNode交互。DataNode还承担数据的复制与容错任务，保证数据的稳定性和可靠性。

Secondary NameNode：功能完成：Secondary NameNode不是NameNode的备用节点，而是协助NameNode元数据的整合与检查点操作。它周期性地从NameNode提取元数据快照，并整理这些快照以减少NameNode的压力。 工作流程：Secondary NameNode按期从NameNode拉取最新的fsimage与编辑文件，在本地集成生成新的fsimage，并将更新后的fsimage发送回NameNode。

数据块（Block）：存储模式：HDFS将文件分割成固定大小的数据块进行存储，一般为128MB。这些数据块分散存储在不同的DataNode上，同时每个数据块会有多份副本（默认为3份），增强数据的安全性和容错能力。

副本分配策略：HDFS利用副本分配策略优化副本的位置，保证副本位于不同的装载机上，这不仅提升了数据的可靠性，还优化了网络带宽的使用。

客户端：借助HDFS提供的接口与NameNode和DataNode交互，实现文件的创建、读取、删除等功能。

HDFS的设计目的在于大数据应用提供高吞吐量的数据访问能力，支持PB级的数据存储与处理。借助数据块复制与容错机制，HDFS保证了数据的高度可靠性和可用性。

以上就是HDFS文件系统结构的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！