Hadoop在Linux上的數據存儲結構主要是通過其分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）來實現的。以下是Hadoop數據存儲的基本架構和流程：
HDFS架構
- NameNode：作為HDFS的中心節點，負責管理文件系統的元數據，如文件名、目錄結構、文件屬性以及數據塊的位置信息。
- DataNode：分布在各個節點上，負責實際存儲數據文件的塊（block），并執行數據的讀寫操作。
- Secondary NameNode：不是NameNode的熱備份，而是定期合并NameNode的元數據鏡像（fsimage）和編輯日志（edits log），以減輕NameNode的壓力。
數據存儲流程
- 數據上傳：客戶端將文件上傳到HDFS時，首先與NameNode通信，NameNode會記錄文件的元數據信息。
- 數據分塊：客戶端將文件分割成多個塊，并將這些塊分布到不同的DataNode上存儲。
- 數據復制：為了確保數據的可靠性，HDFS會對每個數據塊創建多個副本，通常默認配置是每個塊有三個副本，分別存儲在不同的DataNode上。
- 數據存儲：DataNode接收數據塊并將其存儲在本地磁盤上，同時向NameNode報告存儲情況。
存儲優勢
- 高可靠性：通過數據塊的多個副本，Hadoop確保了數據的容錯性。
- 高擴展性：Hadoop可以在廉價的硬件集群上運行，并且可以輕松地擴展到數千個節點。
- 高吞吐量：適合大數據集的批量處理，提供了高吞吐量的數據訪問。
- 低成本：利用商用硬件，降低了整體的存儲成本。
以上就是Hadoop在Linux上的數據存儲結構和相關信息。
