在Linux中，Hadoop通過其分布式文件系統（HDFS）進行數據存儲和管理。以下是Hadoop存儲數據的主要方式和關鍵特性：
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HDFS架構：
- NameNode：負責管理文件系統的元數據，如文件名、目錄結構、文件屬性及數據塊與DataNode的對應關系。
- DataNode：實際存儲數據塊，并執行來自NameNode的指令，如數據塊的創建、刪除和復制等。
- Secondary NameNode：輔助NameNode，幫助合并編輯日志和文件系統映像，以減少NameNode啟動時的負載。
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數據存儲過程：
- 文件被分割成固定大小的數據塊（通常為128MB或256MB），這些塊分布在多個DataNode上，并且每個數據塊會有多個副本（默認為三個副本），以提高容錯性。
- NameNode保存所有文件的元數據，而DataNode保存實際的數據塊。
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高容錯性和可靠性：
- HDFS通過數據復制機制確保數據的高可用性，即使部分硬件故障導致數據丟失或不可訪問，系統仍能通過其他副本恢復數據。
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高吞吐量和大數據處理：
- HDFS優化了大文件的讀寫操作，適合大規模數據集的處理，通過將數據分割成塊并分布存儲在多個節點上來實現高吞吐量。
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數據一致性和訪問模式：
- HDFS提供類似于傳統文件系統的接口，但具有簡化的一致性模型，主要是為了提高數據吞吐量。它適合一次寫入、多次讀取的場景，如批處理分析作業。
通過這些機制，Hadoop能夠在Linux環境中高效地存儲和管理大規模數據集。
