Hadoop的数据存储原理主要基于Hadoop分布式文件系统（HDFS），以下是其核心原理：
HDFS架构
-
NameNode：
- 负责管理文件系统的元数据，包括文件名、权限、块信息等。
- 维护文件系统的命名空间和块映射表。
- 处理客户端的读写请求，并将这些请求转发给相应的DataNode。
-
Secondary NameNode：
- 辅助NameNode，定期合并编辑日志和文件系统镜像，减轻NameNode的内存压力。
- 在NameNode故障时，可以用来恢复文件系统的状态。
-
DataNode：
- 实际存储数据块的节点。
- 负责数据的读写操作。
- 定期向NameNode发送心跳信号和块报告，以表明其存活状态和存储的块信息。
数据存储过程
-
写入数据：
- 客户端通过HDFS API发起写操作。
- NameNode接收到请求后，分配数据块，并返回DataNode列表给客户端。
- 客户端将数据流式传输到第一个DataNode，然后该节点将数据复制到其他DataNode（默认副本数为3）。
- 所有DataNode完成写入后，向NameNode报告成功。
-
读取数据：
- 客户端发起读请求，NameNode返回包含所需数据块位置的DataNode列表。
- 客户端直接从其中一个DataNode读取数据块。
- 如果某个DataNode不可用，客户端会尝试连接列表中的下一个DataNode。
数据冗余与容错
- 副本机制：HDFS默认为每个数据块创建三个副本，分布在不同的DataNode上，以防止单点故障。
- 数据本地化读取：优先从与客户端最近的DataNode读取数据，减少网络传输延迟。
- 心跳检测：DataNode定期向NameNode发送心跳信号，NameNode通过这些信号监控集群的健康状况。
数据一致性
- HDFS采用“最终一致性”模型，即写入操作完成后，所有副本最终会达到一致状态。
- 在写入过程中，如果某个副本失败，HDFS会自动重试写入其他副本。
扩展性
- HDFS设计用于处理大规模数据集，能够水平扩展到数千个节点。
- 通过增加DataNode的数量，可以线性提升存储容量和处理能力。
容错性
- 除了副本机制外，HDFS还支持机架感知（Rack Awareness），确保数据在物理位置上的分散存储，进一步提高容错性。
总之，Hadoop的数据存储原理通过分布式架构、数据冗余、数据本地化和容错机制，实现了高效、可靠的大规模数据存储和处理能力。
