HDFS（Hadoop Distributed File System）在CentOS上的存储策略主要包括数据冗余、数据放置、数据恢复等方面。以下是对HDFS在CentOS上存储策略的详细解析：
HDFS的存储原理
- 基于块的分布式存储：HDFS将大文件分成固定大小的块（通常为64MB或128MB），并将这些块分布在不同的DataNode上，以实现数据的冗余和可靠性。
HDFS的冗余数据保存策略
- 默认的冗余因子：HDFS默认采用三副本机制，即一份数据有三份相同的数据，以提高数据的可靠性和容错能力。
- 纠删码（EC）机制：在HDFS 3.x版本中，引入了一种新的存储策略——纠删码。纠删码通过计算并存储数据的奇偶校验单元，可以在保证数据容错能力的同时，大幅减少存储空间的占用。例如，使用Reed-Solomon（RS）算法，可以用更少的校验块达到与三副本相同的容错能力。
HDFS数据放置策略
- 异构存储：HDFS支持异构存储特性，可以根据不同存储介质的读写特性进行选择。例如，对于冷数据，可以选择读写性能不高但容量大的存储介质如机械硬盘；对于热数据，可以选择使用SSD硬盘存储，以提高读写效率。
HDFS数据恢复策略
- 心跳检测：HDFS的主节点（NameNode）会定期向所有数据节点发送心跳信号，以检测节点的存活状态。如果某个数据节点长时间未发送心跳信号，主节点会将其标记为失效节点，并将其上的数据块复制到其他正常节点上。
- 副本选择和重平衡：在数据写入过程中，HDFS会根据"就近复制（Rack Awareness）"的策略选择数据块的副本位置，以减少机架级别的故障对数据的影响。HDFS还会定期进行副本重平衡操作，以平衡整个集群的负载和数据分布。
通过上述策略，HDFS能够在保证数据可靠性和高容错性的同时，有效降低存储成本和提高系统性能。