在Linux環境中，Hadoop的存儲原理主要基于Hadoop分布式文件系統（HDFS）。HDFS是一個高度容錯的系統，用于存儲大量數據。以下是Hadoop存儲原理的關鍵組成部分：
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數據分片（Data Blocks）：
- HDFS將大文件分割成多個小數據塊（默認大小為128MB或256MB），并將這些數據塊分布在集群中的不同節點上。
- 每個數據塊都有多個副本（默認副本數為3），以提高數據的可靠性和容錯性。
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數據節點（DataNodes）：
- 數據節點是HDFS集群中實際存儲數據的節點。
- 每個數據節點負責存儲和管理一部分數據塊，并定期向名稱節點報告其存儲的數據塊信息。
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名稱節點（NameNode）：
- 名稱節點是HDFS集群的管理者，負責維護文件系統的元數據，包括文件名、權限、塊列表及其存儲位置等信息。
- 名稱節點還記錄每個數據塊的副本位置，以便在數據節點故障時進行數據恢復。
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副本策略：
- HDFS通過副本策略來確保數據的可靠性和容錯性。默認情況下，每個數據塊會有三個副本，分別存儲在不同的數據節點上。
- 副本可以分布在不同的機架上，以提高集群的容錯能力。
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數據本地化（Data Locality）：
- Hadoop盡量將計算任務調度到數據所在的節點上執行，以減少網絡傳輸的開銷，提高數據處理效率。
- 數據本地化分為三種類型：節點本地化（數據在同一節點上）、機架本地化（數據在同一機架的不同節點上）和遠程節點（數據在不同機架的不同節點上）。
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心跳機制：
- 數據節點定期向名稱節點發送心跳信號，以表明其存活狀態。
- 如果名稱節點在一定時間內沒有收到某個數據節點的心跳信號，它會認為該數據節點已經失效，并啟動數據恢復過程。
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數據恢復：
- 當某個數據節點失效時，名稱節點會從其他副本節點中選擇一個副本來替換失效節點上的數據塊。
- 數據恢復過程會在后臺進行，以確保數據的完整性和可用性。
通過這些機制，Hadoop能夠在Linux環境中實現高效、可靠和可擴展的數據存儲和處理。
