HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，专为运行在通用硬件上的大型数据集提供高吞吐量的数据访问。HDFS的设计目标是支持大规模数据的存储和处理，尤其是在大数据处理场景中。HDFS的架构主要包含以下几个关键组件：
NameNode：这是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间（Namespace），记录文件如何被分割成数据块以及这些数据块存储在哪些DataNode上。NameNode不存储实际数据，而是维护着所有文件和数据块的元数据信息，包括文件的名称、文件的目录结构、文件对应的块信息及块所在的DataNode等。
DataNode：存储实际数据的工作节点。在HDFS集群中，通常会部署多个DataNode，每个DataNode负责存储一部分数据块（Block）。DataNode会定期向NameNode发送心跳信号和块报告，以保持其在集群中的活性状态，并告知NameNode其存储的数据块信息。
Secondary NameNode：这是一个常引起误解的组件，实际上它并不是NameNode的热备或者故障切换节点。Secondary NameNode主要是帮助NameNode合并编辑日志（EditLog）和元数据文件（FsImage），减少NameNode启动时的负担，并协助恢复元数据。在Hadoop 2.x及以后版本中，引入了Checkpoints服务的概念，这一角色变得更加灵活，并可通过配置多个节点来提高高可用性。
HDFS Federation：从Hadoop 2.x开始引入，HDFS联邦允许一个NameNode管理多个独立的命名空间，每个命名空间有自己的一套文件系统根目录和块池。这样可以解决单个NameNode成为扩展瓶颈的问题，使得HDFS能够水平扩展以支持更多用户和应用程序。
HDFS High Availability (HA)：为了解决单点故障问题，Hadoop引入了高可用性配置，其中至少有两个NameNode运行在活动/备用模式下。借助ZooKeeper Failover Controller(ZKFC)和JournalNode组件，当主NameNode失败时，备用NameNode可以迅速接管，从而保证HDFS服务的连续性。
总结来说，HDFS架构通过NameNode进行元数据管理，利用大量的DataNode进行数据存储，通过引入Secondary NameNode和HA机制增强系统的可靠性和扩展性，满足了大数据环境下对大规模数据存储和访问的需求。
