HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。它采用主从结构，由NameNode和DataNode组成。以下是HDFS实现数据存储的具体步骤和结构：
HDFS数据存储结构
- NameNode：作为主节点，管理文件系统的命名空间和访问控制，维护整个文件系统的元数据信息，包括文件和目录的层次结构、文件的块信息以及文件的访问权限。
- DataNode：作为从节点，负责实际存储数据。每个DataNode负责管理一部分数据块的存储和处理，并定期向NameNode报告自己的存储容量和健康状态。
HDFS数据存储流程
- 文件写入流程：
- 客户端通过FileSystem API发起写请求，请求创建一个新文件。
- NameNode为文件分配一个或多个数据块（block），并返回这些块的标识符和目标DataNode列表。
- 客户端将数据分割成固定大小的数据块，并按照指定的副本数将数据块分配给不同的DataNode。
- 客户端将数据块按顺序发送给对应的DataNode，每个DataNode接收到数据后，将数据存储在本地磁盘上，并向NameNode报告数据块的存储位置。
- NameNode更新文件的元数据信息，包括数据块的位置和副本信息。
- 文件读取流程：
- 客户端通过FileSystem API发起读请求，请求读取文件。
- NameNode返回文件的块信息，包括每个块的位置和对应的DataNode列表。
- 客户端根据NameNode返回的块信息，直接与DataNode通信，读取数据。
- 客户端可以选择从最近的DataNode读取数据，以提高读取效率。
HDFS的优点
- 高可靠性：通过数据块的复制和分布存储，HDFS实现了高可靠性和高容错性。
- 高容错性：数据块的多个副本分别存储在不同的DataNode上，以提高数据的可靠性和容错性。
- 高吞吐量的数据访问：适合一次写入、多次读出的场景，支持数据的并行处理和快速访问。