HDFS(Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 的一个重要的模块，有点像磁盘阵列一样，不过它构建的是分布式网络文件系统。由于数据块从多个节上存取，也就能突破单点的网络带宽和硬件资源的限制而获得更好的性能; 能处理更大的数据，和克服单点故障的问题。许多公司正在使用 HDFS 构建自己的分布式文件系统，还比支持它的应用有 Spark, Presto, Hive, HBase, Zeppelin 等。
本文将实战自己搭建一个 HDFS 分布式文件系统，体验最基本的 HDFS 文件操作，看看它是如何分布文件块，以及如何进行冗余容错的。
本次实战环境:
- macOS Big Sur 11.7, VirtualBox 6.1.32 r149290, Vagrant 2.2.19
- Vagrant Ubuntu 22.04 LTS 虚拟机
- Open JDK 8
- Hadoop 3.3.4
我们将使用 4 个 Vagrant 虚拟机，其中一个为 NameNode, 其余为 DataNode。HDFS 沿袭了传统的 Master/Slave 系统架构，但因目前像传统的计算机名词 PC, CRT 被恶意使用的当下，Master/Slave 相应的更名为 NameNode 和 DataNode。在通常的系统中, Master 兼具协调与数据存储的功能，而 Slave 只存储数据，而 HDFS 的 NameNode 仅保管文件的元信息，数据块存储在 DataNode 中。