HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的缩写，即 Hadoop 的分布式文件系统。
HDFS 是一种用于存储具有流数据访问模式的超大文件的文件系统，它运行在廉价的机器集群上。
HDFS 的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将这么大规模的服务器计算资源当作一个单一的存储系统进行管理，对应用程序提供数以 PB 计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。
HDFS 是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为 HDFS 可以部署在一个比较大的服务器集群上，集群中所有服务器的磁盘都可供 HDFS 使用，所以整个 HDFS 的存储空间可以达到 PB 级容量。
Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。
MapReduce 的设计思路是：
MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值对处理，它将作业的输入视为一组 <key，value> 对，并生成一组 <key，value> 对作为输出。输出和输出的 key 和 value 都必须实现Writable 接口。
HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统。
关键词：分布式、文件系统
HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的缩写，即 Hadoop 的分布式文件系统。
HDFS 是一种用于存储具有流数据访问模式的超大文件的文件系统，它运行在廉价的机器集群上。
HDFS 的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将这么大规模的服务器计算资源当作一个单一的存储系统进行管理，对应用程序提供数以 PB 计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。
# 显示当前目录结构
hdfs dfs -ls <path>
# 递归显示当前目录结构
hdfs dfs -ls -R <path>
# 显示根目录下内容
hdfs dfs -ls /
想要使用 HDFS API，需要导入依赖 hadoop-client。如果是 CDH 版本的 Hadoop，还需要额外指明其仓库地址：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.heibaiying</groupId>
<artifactId>hdfs-java-api</artifactId>
<version>1.0</version>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<hadoop.version>2.6.0-cdh5.15.2</hadoop.version>
</properties>
<!---配置 CDH 仓库地址-->
<repositories>
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<!--Hadoop-client-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
YARN 的目标是解决 MapReduce 的缺陷。