Hadoop的分布式存儲原理主要基于以下幾個關鍵組件和概念：
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）
- 架構：HDFS是一個高度容錯的系統，設計用于在低成本的硬件上運行。
- 數據分片：文件被分割成固定大小的塊（默認為128MB或256MB），這些塊會被復制到集群中的多個節點上以實現冗余。
- NameNode：管理文件系統的元數據，包括文件名、權限、塊列表及其位置等。NameNode還負責協調客戶端的讀寫請求。
- DataNode：實際存儲數據塊的節點。每個DataNode定期向NameNode報告其存儲的塊信息。
2. 數據復制策略
- 副本因子：默認情況下，每個數據塊會有三個副本，分別存儲在不同的DataNode上。
- 機架感知：HDFS能夠識別集群中的機架結構，并盡量將副本分布在不同的機架上，以提高容錯性和讀取性能。
3. 數據一致性模型
- 強一致性：在寫入操作完成之前，客戶端無法看到任何更新。
- 最終一致性：一旦寫入操作成功，所有后續的讀取操作都將返回最新的數據。
4. 容錯機制
- 心跳檢測：DataNode定期向NameNode發送心跳信號，以表明其存活狀態。
- 故障恢復：如果某個DataNode失效，NameNode會重新分配其上的數據塊到其他健康的DataNode。
5. 數據本地化讀取
- 盡可能讓計算任務在數據所在的節點上執行，減少網絡傳輸的開銷。
6. 擴展性
- HDFS設計之初就考慮到了水平擴展性，可以通過增加更多的DataNode來線性提升存儲容量和處理能力。
7. API接口
- 提供了豐富的API供開發者進行文件系統的讀寫操作，支持多種編程語言。
工作流程示例
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寫入數據：
- 客戶端通過HDFS API發起寫請求。
- NameNode返回可用的DataNode列表。
- 客戶端將數據流式傳輸到這些DataNode，并等待所有副本寫入成功。
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讀取數據：
- 客戶端請求讀取某個文件。
- NameNode查詢文件的塊位置信息并返回給客戶端。
- 客戶端直接從最近的DataNode讀取數據塊。
注意事項
- HDFS不適合存儲大量小文件，因為每個文件都需要單獨的元數據記錄。
- 對于實時性要求很高的應用場景，可能需要考慮使用其他更適合的系統，如Apache Kafka或Redis。
總之，Hadoop的分布式存儲原理通過巧妙地結合硬件資源、軟件架構和算法優化，實現了大規模數據的可靠存儲和處理。
