Hadoop的数据存储原理主要基于Hadoop分布式文件系统（HDFS），以下是其详细的工作原理：
HDFS架构
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NameNode：
- 负责管理HDFS的命名空间。
- 维护文件系统树及整个文件系统的元数据，如文件名、权限、块信息等。
- 记录每个文件中各个块所在的DataNode。
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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，并提供故障恢复功能。
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DataNode：
- 实际存储数据块的地方。
- 负责处理文件系统客户端的读写请求。
- 定期向NameNode发送心跳信号和块报告。
数据存储过程
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写入数据：
- 客户端通过HDFS API发起写操作。
- NameNode接收请求后，分配数据块并返回一组DataNode地址给客户端。
- 客户端将数据流式传输到这些DataNode，并在每个DataNode上存储数据块的副本。
- 通常，HDFS会配置三个副本以实现高可用性和容错性。
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读取数据：
- 客户端通过HDFS API发起读操作。
- NameNode查询元数据，确定数据块的位置。
- 客户端直接从最近的DataNode读取数据块。
- 如果某个DataNode不可用，客户端会尝试从其他副本所在的DataNode读取。
数据块管理
- 块大小：默认情况下，HDFS的块大小为128MB或256MB，可以根据需求调整。
- 副本策略：默认情况下，每个数据块会有三个副本，分别存储在不同的DataNode上。
- 数据本地化：HDFS尽量将计算任务调度到数据所在的节点上执行，以提高效率。
容错机制
- 心跳检测：DataNode定期向NameNode发送心跳信号，以表明其存活状态。
- 块报告：DataNode定期向NameNode报告其存储的块信息。
- 故障恢复：当NameNode检测到某个DataNode失效时，会重新分配其上的数据块副本到其他健康的DataNode上。
数据一致性
- HDFS通过版本控制和校验和机制来保证数据的一致性和完整性。
- 每个数据块都有一个校验和，客户端在读取数据时会验证校验和以确保数据的正确性。
扩展性
- HDFS设计之初就考虑了水平扩展性，可以通过增加DataNode的数量来线性扩展存储容量。
- NameNode可以通过Secondary NameNode进行热备份，提高系统的可用性。
总结
Hadoop的数据存储原理基于HDFS，通过分布式架构和数据块管理实现了高可用性、容错性和扩展性。NameNode负责元数据管理，DataNode负责实际数据存储，客户端通过API与HDFS进行交互。
