HDFS存储数据通过分块存储，流程包括数据写入、复制和持久化。数据分块写入NameNode分配的DataNode；通过校验和保证数据完整性；副本复制至其他节点，实现高可靠性和容错性。整个流程确保数据从写入到持久化，始终保持安全稳定。
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HDFS简介
Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop分布式存储系统，它是构建在Hadoop框架之上的分布式文件系统，用于存储海量数据，HDFS具有高可靠性、高吞吐量和高扩展性等特点，广泛应用于大数据处理领域。
HDFS数据存储流程
1、数据写入
（1）客户端上传数据
客户端将数据写入HDFS时，首先将数据分割成多个数据块（默认为128MB），客户端可以选择将数据块写入哪个节点，也可以由HDFS的调度器分配。
（2）数据块写入HDFS
客户端将数据块写入HDFS时，会先写入一个临时文件，HDFS会记录数据块的元数据，包括数据块的大小、所属节点、数据块的副本等信息。
（3）数据块副本分配
HDFS为了保证数据可靠性，会为每个数据块分配多个副本，默认情况下，副本数量为3，HDFS会根据节点负载情况，将数据块的副本分配到不同的节点。
2、数据复制
（1）数据块同步
HDFS在数据块写入过程中，会实时同步数据块的副本，当数据块写入成功后，HDFS会记录数据块的副本信息，并通知其他节点进行数据同步。
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（2）副本迁移
当节点负载不均衡时，HDFS会根据节点负载情况，将数据块的副本迁移到其他节点，副本迁移过程由HDFS的副本管理器负责。
3、数据读取
（1）客户端请求数据
客户端读取HDFS数据时，会向HDFS请求数据块，HDFS会根据数据块的副本信息，选择一个最近的节点返回数据。
（2）数据块读取
客户端从HDFS节点读取数据块，并存储到本地缓存或直接使用。
4、数据持久化
（1）数据块存储
HDFS将数据块存储在节点上的磁盘上，每个数据块存储在一个文件中，文件名为数据块ID。
（2）数据块索引
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HDFS为每个数据块创建一个索引文件，记录数据块的副本信息、节点信息等。
（3）数据块校验
HDFS会对每个数据块进行校验，确保数据完整性，校验方法包括校验和、数据块校验等。
HDFS数据存储特点
1、高可靠性：HDFS采用数据块副本机制，保证数据不因节点故障而丢失。
2、高吞吐量：HDFS支持并行读写，提高数据处理速度。
3、高扩展性：HDFS支持动态增加节点，适应大数据存储需求。
4、高可用性：HDFS采用多节点集群架构，提高系统可用性。
HDFS作为一种分布式文件系统，在存储海量数据方面具有显著优势，了解HDFS数据存储流程，有助于更好地利用HDFS进行大数据处理，在HDFS中，数据从客户端上传、写入、复制、读取到持久化，每个环节都保证了数据的高可靠性、高吞吐量和高扩展性。
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