Hadoop HDFS DataNode 存储机制

Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个设计用于在Hadoop集群中存储和处理大量数据的分布式文件系统。DataNode是HDFS的另一个关键组件，它负责存储实际的数据块，并执行数据读写操作。DataNode的存储机制如下：1、数据块存储：DataNode负责存储数据块，每个数据块通常是64MB或128MB大小。数据块被分散存储在不同的DataNode节点上，以实现数据的分布式存储和冗余备份。每个DataNode都有一个本地磁盘用于存储数据块。2、数据复制：为了提供数据的容错性和高可用性，HDFS采用了数据复制的机制。当客户端写入数据时，数据会被分成多个数据块，并复制到多个DataNode节点上。默认情况下，每个数据块会有三个副本，其中一个是原始副本，另外两个是备份副本。这些副本存储在不同的DataNode上，以防止单个节点故障导致数据丢失。3、块报告和心跳：DataNode定期向NameNode发送心跳信号，用于表示其正常运行。同时，DataNode还会发送块报告给NameNode，告知它所存储的数据块信息。块报告包括已经存储的数据块、删除的数据块以及复制的状态等。NameNode根据这些信息来管理数据块的分布和复制。4、块复制和恢复：当DataNode节点宕机或数据块损坏时，NameNode会根据块报告中的信息进行相应的处理。它会启动块复制过程，将丢失的数据块从其他DataNode的副本中复制回来，以保证数据的冗余备份和高可用性。总的来说，DataNode负责实际的数据存储和管理，并与NameNode进行通信来保持数据的一致性和可用性。它承担了数据块的存储、复制和恢复等任务，以满足Hadoop HDFS的分布式存储和数据处理需求。