HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心，主要用于分布式文件存储，它具备高可用，流式读取，文件结构简单，跨平台的特点，它的集群采用的是主从结构，分为命名节点和数据节点，命名节点主要用于元数据管理（例如对目录，文件的创建，数据块与数据节点的关系维护管理）及数据节点管理（例如数据节点之间数据的复制，节点状态的维护，节点间数据的均衡），该文件系统最基本的存储单位是block即数据块，默认大小是64M，这样干有什么好处呢，通过对大数据文件进行块状拆解有利于大化小，进行快速存储，及移动复制。
HDFS由名称节点和数据节点构成，一个集群只有一个名称节点，可以有多个数据节点
名称节点主要用于元数据维护和数据节点管理，它由FsImage(元数据镜像)和EditLog(操作日志)两部分组成。
数据节点主要用于数据的存储和读取，会根据名称节点规划好的位置进行数据的存储，并且定期向名称节点发送自己所存储的块的列表
hdfs存取基本过程：
存：hdfs客户端向命名节点发送写请求，命名节点进行写权限校验（对于同一个hdfs文件，同一个时间只能有一个写入），进行元数据创建，返回FSdata outputstream对象，hdfs客户端接到该对象后，与数据节点交互进行数据写入
读：hdfs客户端向命名节点发送读请求，在目录中查询hdfs文件，返回FSdata inputputstream对象，hdfs客户端接到该对象后，与数据节点交互进行数据读取
hdfs采用传统的目录文件结构，它的操作命令也与Linux的目录文件操作命令相似，例如创建目录:hadoop fs -mkdir /mulu 复制： hadoop fs -cp 查看： hadoop fs ls
上传文件：hadoop fs -put 下载：hadoop fs -get
hdfs也提供了简单易用的java api接口，可以实现上述的命令功能