hadoop的數據存儲原理主要依賴于Hadoop分布式文件系統（hdfs），以下是其核心原理：
HDFS架構
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NameNode：
- 管理文件系統的元數據，包括文件名、權限和塊信息。
- 維護文件系統的命名空間及塊映射表。
- 處理客戶端的讀寫請求，并將請求轉發至相應的DataNode。
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Secondary NameNode：
- 協助NameNode，定期合并編輯日志和文件系統鏡像，減輕NameNode的內存負擔。
- 在NameNode出現故障時，用于恢復文件系統的狀態。
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DataNode：
- 存儲數據塊的實際節點。
- 負責數據的讀寫操作。
- 定期向NameNode發送心跳信號和塊報告，以報告其存活狀態及存儲的塊信息。
數據存儲過程
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寫入數據：
- 客戶端通過HDFS API啟動寫操作。
- NameNode接收請求后，分配數據塊，并向客戶端返回DataNode列表。
- 客戶端將數據流式傳輸至第一個DataNode，該節點將數據復制到其他DataNode（默認副本數為3）。
- 所有DataNode完成寫入后，向NameNode報告成功。
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讀取數據：
- 客戶端發起讀請求，NameNode返回包含所需數據塊位置的DataNode列表。
- 客戶端從其中一個DataNode直接讀取數據塊。
- 如果某個DataNode不可用，客戶端會嘗試連接列表中的下一個DataNode。
數據冗余與容錯
- 副本機制：HDFS默認為每個數據塊創建三個副本，分布在不同的DataNode上，以避免單點故障。
- 數據本地化讀取：優先從與客戶端最近的DataNode讀取數據，以減少網絡傳輸延遲。
- 心跳檢測：DataNode定期向NameNode發送心跳信號，NameNode通過這些信號監控集群的健康狀態。
數據一致性
- 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，如果某個副本失敗，HDFS會自動重試寫入其他副本。
擴展性
- HDFS設計用于處理大規模數據集，能夠水平擴展到數千個節點。
- 通過增加DataNode的數量，可以線性提升存儲容量和處理能力。
容錯性
- 除了副本機制外，HDFS還支持機架感知（Rack Awareness），確保數據在物理位置上的分散存儲，進一步提高容錯性。
總之，Hadoop的數據存儲原理通過分布式架構、數據冗余、數據本地化和容錯機制，實現了高效、可靠的大規模數據存儲和處理能力。
