hadoop的分布式存储如何实现

Hadoop的分布式存储实现主要依赖于其核心组件之一——Hadoop Distributed File System (HDFS)，HDFS是一个高度容错性的系统，设计用来部署在低成本的硬件上，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

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HDFS架构

HDFS采用主从架构（Master-Slave），主要包括两个角色：NameNode（主节点）和DataNode（数据节点）。

1、NameNode: 管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整个系统的元数据，这些信息被持久化在磁盘上，对于客户端的读写请求，NameNode会指明具体应该与哪些DataNode进行交互。

2、DataNode: 负责处理文件系统客户端的读写请求，并且完成数据的存储，DataNodes在启动时会向NameNode注册，并周期性地向NameNode发送心跳信号以及块报告，告知NameNode它们所存储的数据块列表。

数据分块

HDFS将大文件拆分为固定大小的数据块（默认大小通常为128MB或64MB），这些数据块被分散存储在不同的DataNode中，这种设计允许并行处理大量数据，提高了系统的整体吞吐量。

副本机制

为了确保数据的可靠性和高可用性，HDFS采用了副本机制，每个数据块在创建时会复制多份（默认为3份），并分布到不同机架的DataNode上，这样即使某个DataNode发生故障，也不会导致数据丢失，因为同一数据块的其他副本仍然可用。

数据读写流程

1、读取数据：当客户端要读取一个文件时，它首先与NameNode通信，获取文件对应的数据块位置信息，客户端直接与存储有该文件数据块的DataNodes建立连接，并读取数据。

2、写入数据：客户端写入文件时，同样先向NameNode请求数据块的位置信息，NameNode会响应是否可以写入，如果可以，客户端就将数据分成多个包，并行地写入到多个DataNode中。

容错与恢复

由于硬件故障是常态而非例外，HDFS设计了多种机制来处理这类问题，如果DataNode失效，那么它所负责的数据块将由其他正常DataNode上的副本继续提供服务，HDFS还可以通过副本复制策略，自动创建新的副本以替换失效节点上的数据。

平衡与负载

HDFS还具备数据块的平衡机制，能够根据配置的策略，自动或手动地对数据块进行重新分布，以均衡各个DataNode的存储压力，通过机架感知策略，HDFS尽量将同一数据块的不同副本放置在不同的机架上，这样即使整个机架失效，数据也不会丢失。