Hadoop在Linux上的数据存储结构主要是通过其分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）来实现的。以下是Hadoop数据存储的基本架构和流程：
HDFS架构
- NameNode：作为HDFS的中心节点，负责管理文件系统的元数据，如文件名、目录结构、文件属性以及数据块的位置信息。
- DataNode：分布在各个节点上，负责实际存储数据文件的块（block），并执行数据的读写操作。
- Secondary NameNode：不是NameNode的热备份，而是定期合并NameNode的元数据镜像（fsimage）和编辑日志（edits log），以减轻NameNode的压力。
数据存储流程
- 数据上传：客户端将文件上传到HDFS时，首先与NameNode通信，NameNode会记录文件的元数据信息。
- 数据分块：客户端将文件分割成多个块，并将这些块分布到不同的DataNode上存储。
- 数据复制：为了确保数据的可靠性，HDFS会对每个数据块创建多个副本，通常默认配置是每个块有三个副本，分别存储在不同的DataNode上。
- 数据存储：DataNode接收数据块并将其存储在本地磁盘上，同时向NameNode报告存储情况。
存储优势
- 高可靠性：通过数据块的多个副本，Hadoop确保了数据的容错性。
- 高扩展性：Hadoop可以在廉价的硬件集群上运行，并且可以轻松地扩展到数千个节点。
- 高吞吐量：适合大数据集的批量处理，提供了高吞吐量的数据访问。
- 低成本：利用商用硬件，降低了整体的存储成本。
以上就是Hadoop在Linux上的数据存储结构和相关信息。
