Hadoop在Linux中的數據存儲方式主要是通過其分布式文件系統（HDFS）來實現的。以下是Hadoop在Linux中的數據存儲方式的詳細說明：
HDFS的架構
- NameNode：作為主節點，負責管理文件系統的元數據，包括文件到數據塊的映射關系。
- DataNode：實際存儲數據的地方，負責根據NameNode的指令進行數據的創建、刪除和復制等操作。
- Secondary NameNode：不是NameNode的熱備節點，它的主要作用是定期合并NameNode的元數據快照，以防止edit log過大，并在必要時用于恢復NameNode。
數據存儲流程
- 寫操作：客戶端首先將文件切分成多個數據塊，并將這些數據塊發送到NameNode進行分配和存儲。DataNode按照NameNode的指示將數據塊寫入多個節點，并返回確認信息給客戶端。
- 讀操作：客戶端通過NameNode獲取文件的數據塊信息，然后直接與DataNode交互讀取數據。
數據塊和副本機制
- HDFS將文件分割成固定大小的數據塊進行存儲，默認情況下，每個數據塊的大小是128MB，但可以根據需要進行調整。
- 為了提高數據的可靠性和容錯性，HDFS為每個數據塊存儲多個副本（默認為3個副本），這些副本分布在不同的DataNode上。
配置和管理
在Linux上配置和管理HDFS涉及安裝Java環境、下載Hadoop、配置環境變量和核心配置文件、格式化HDFS文件系統以及啟動Hadoop集群等步驟。
以上信息提供了在Linux上Hadoop的數據存儲方式和相關組件的概覽。
