Hadoop分布式文件系統（HDFS）是一個高度容錯的系統，用于存儲大量數據。它被設計成運行在通用硬件上，并且提供了高吞吐量來訪問應用程序的數據。以下是HDFS的工作原理：
1. 架構概述
HDFS采用主從（Master-Slave）架構，主要由以下組件構成：
- NameNode：管理文件系統的命名空間，維護文件系統樹及整個文件系統的元數據，如文件和目錄信息、權限、塊信息等。
- Secondary NameNode（可選）：輔助NameNode，定期合并編輯日志和文件系統鏡像，減輕NameNode的內存壓力。
- DataNode：在集群中存儲實際的數據塊。
2. 數據存儲
- 塊（Block）：HDFS將文件分割成固定大小的塊（默認為128MB或256MB），并將這些塊分布在不同的DataNode上。
- 復制因子（Replication Factor）：每個數據塊默認復制三份，存儲在不同的DataNode上，以提高數據的可靠性和容錯性。
3. 數據寫入流程
- 客戶端請求：客戶端通過HDFS API發起寫操作請求。
- NameNode交互：NameNode檢查權限和文件是否存在，如果文件不存在則創建新的文件，并為新文件分配一個唯一的ID。
- 數據分片：客戶端將文件分成多個塊，并按順序發送給DataNode。
- 管道式復制：每個DataNode接收到一個塊后，將其轉發給下一個DataNode，形成一條管道，直到所有副本都被寫入。
- 確認寫入：當所有副本都成功寫入后，DataNode向客戶端發送確認消息，客戶端再通知NameNode寫入完成。
4. 數據讀取流程
- 客戶端請求：客戶端通過HDFS API發起讀操作請求。
- NameNode查詢：NameNode返回文件的塊位置信息，包括每個塊所在的DataNode地址。
- 客戶端選擇DataNode：客戶端根據塊位置信息選擇一個最近的DataNode進行讀取。
- 數據傳輸：客戶端直接從選定的DataNode讀取數據塊，并將其返回給應用程序。
5. 容錯機制
- 數據塊復制：通過在不同DataNode上存儲多個副本，即使部分節點故障，數據也不會丟失。
- 心跳檢測：DataNode定期向NameNode發送心跳信號，報告其狀態。如果NameNode在一定時間內未收到某個DataNode的心跳，則認為該節點失效，并啟動數據恢復機制。
- 數據恢復：當檢測到節點失效時，NameNode會從其他DataNode上復制丟失的數據塊，以保持副本數量。
6. 擴展性
HDFS設計之初就考慮了水平擴展性，可以通過增加更多的DataNode來擴展存儲容量和處理能力。
7. 一致性模型
HDFS采用最終一致性模型，即寫入操作完成后，所有副本最終會達到一致狀態。在寫入過程中，客戶端可能會讀取到部分寫入的數據。
8. 高可用性
通過Secondary NameNode和多個NameNode的熱備份機制，HDFS可以實現高可用性。當主NameNode故障時，備用NameNode可以接管服務。
總結
HDFS通過分布式存儲、數據塊復制、心跳檢測和數據恢復等機制，實現了高可靠性、高吞吐量和可擴展性，適用于大規模數據處理場景。
