Hadoop是Apache基金会研发的分布式系统基础架构，具体项目来源、发展历程随便上网查一查，一堆一堆的。不知道大家注意到没，市面上Hadoop书籍上面都是一只小象，据说是作者儿子的一个毛绒玩具，小孩子的创造力总是无穷的，才能有这么好听的名字，哈哈，开始，其实我研究的并不深，先是停留在原理性和了解性的阶段，并没有涉及代码层次。
Hadoop的中心思想是利用普通硬件组成集群，来替代性能高、价钱高的服务器，当然到了一个极限的话，价格再高也换不来高性能了，所以Hadoop
的出现很有必要。Hadoop主要是要解决两个方面的问题：存储、运算。这篇文章主要是讲存储系统，即HDFS。
HDFS(Hadoop Distribute File System，Hadoop分布式文件系统)1.首先是运行在廉价的服务器上 2.需要保存多个副本（默认3个副本），提供容错机制，副本丢失会自动恢复 3.HDFS将文件分割成block，默认大小是64M，然后将block按键值对存储在内存中，若block划分太小，小文件太多的话，内存开销太大，所以HDFS适合处理大数据。
先给出一幅图，然后对图中进行解释：
NameNode：名字节点，位于HDFS主端，指导从端的DataNode执行底层的I/O任务，是HDFS中最关键的一点，跟踪文件如何被分割成文件块，文件块被存储在哪些DataNode中等信息，监测整体运行是否正常。
DataNode：数据节点，存储数据，执行MapReduce运算(这个不属于HDFS范畴，不细说)
Secondary NameNode：不接收或记录HDFS的任何实时变化，仅与NameNode通信，按照时间间隔获取快照。
HDFS终究也是个文件系统，文件系统最主要还是离不开读写，无论底层怎么复杂，对用户都是透明的，我们可以大体看一下HDFS读文件的流程。
HDFS写文件，以创建新文件并保存为例。
