Hadoop在CentOS上的数据存储机制主要依赖于其分布式文件系统（HDFS）。以下是HDFS的工作原理和关键特性：
主从架构：HDFS采用一个NameNode和多个DataNode的主从架构。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问，而DataNode则负责处理文件系统客户端的读写请求，并在节点上存储实际的数据。
数据块（Block）存储：HDFS将文件分割成多个数据块，并将这些数据块分布式存储在多个服务器（DataNode）上。每个数据块通常会有多个副本（默认为3个），存储在不同的机架上，以提高数据的容错性和可靠性。
数据冗余和容错：为了保证数据的可靠性，HDFS会对写入的数据进行多个副本的存储。当某个DataNode节点出现故障时，HDFS会自动将丢失的数据块复制到其他健康节点，从而保证系统的高可用性和数据的安全。
数据读写流程：当用户提交文件写入请求时，HDFS会将文件切分成一个或多个块，然后在多个DataNode上进行存储。当进行读取操作时，客户端通过与NameNode的通信获得文件块的位置信息，然后直接从DataNode读取所需数据块。
高吞吐量和可扩展性：HDFS设计目标是存储非结构化或半结构化的大数据，并且支持数据的快速移动，而不是快速访问。其设计让其在处理大规模数据集时具有很高的吞吐量，但牺牲了对低延迟访问的支持。
配置和管理：在CentOS上配置和管理HDFS需要设置包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等在内的配置文件，这些文件定义了HDFS的各种属性，如数据存储路径、副本数等。
通过上述机制，Hadoop能够在CentOS上高效地存储和管理大规模数据集，确保数据的高可靠性和高可用性。
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