HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件之一，专为处理大规模数据集而设计，具有高容错性、高吞吐量和低成本存储的特点。以下是HDFS的数据存储原理：
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），然后将这些块分布在不同的DataNode上，以实现数据的冗余和可靠性。
- 数据冗余：为了提高数据的可靠性，HDFS采用多副本机制，通常每个数据块有三个副本，分布在不同的DataNode上。
- 数据放置策略：HDFS支持异构存储，可以根据数据的热冷程度将数据块存储在不同的存储介质上，如传统磁盘、SSD硬盘和RAM_DISK等。
- 数据恢复：当数据块丢失或损坏时，HDFS可以通过副本机制进行数据恢复，确保数据的可靠性和可用性。
HDFS架构设计
- NameNode（主节点）：管理文件系统的元数据，包括文件与数据块的映射关系。NameNode是单点故障点，但通过HA机制（如双NameNode）解决。
- DataNode（从节点）：负责存储实际的数据块，并定期向NameNode发送心跳和块报告。DataNode上的数据块在多个节点上有副本，以确保容错性。
- Secondary NameNode（辅助节点）：定期合并NameNode的元数据快照（
FsImage和EditLog），生成新的FsImage，以减少NameNode启动时间。
HDFS工作原理
- 文件写入流程：客户端向NameNode发起写请求，NameNode返回可写入的DataNode列表。客户端将数据按块切分，通过管道（Pipeline）依次写入多个DataNode。所有DataNode确认写入成功后，客户端通知NameNode完成写入。
- 文件读取流程：客户端向NameNode请求文件元数据，NameNode返回离客户端最近的DataNode列表。客户端直接与DataNode通信，并行读取数据块，数据块在客户端按顺序合并为完整文件。
通过这种设计，HDFS能够有效地处理大规模数据集，同时保证数据的高可用性和可靠性。