HDFS存储数据通过分块（Block）存储，流程包括数据切分、数据复制、数据写入、数据校验等步骤。详细流程包括：数据切分到不同节点、数据块复制到多个副本节点、写入数据、进行数据校验，确保数据可靠存储。HDFS采用分布式文件系统机制，有效管理大量数据。
本文目录导读：
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的核心组件之一，它是一种分布式文件系统，用于存储大规模数据集，在HDFS中，数据存储流程包括数据的写入、读取、复制、备份等多个环节，本文将详细介绍HDFS数据存储流程，帮助读者深入了解分布式文件系统的数据存放机制。
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数据写入流程
1、客户端发起写入请求
当客户端需要将数据写入HDFS时，它会向NameNode发起写入请求，NameNode是HDFS的元数据管理节点，负责管理文件系统的命名空间、文件目录结构、文件块的分配和复制策略等。
2、NameNode分配数据块
在收到客户端的写入请求后，NameNode会根据文件大小和HDFS的副本策略，为该文件分配一定数量的数据块（默认为3个副本），数据块是HDFS存储数据的基本单位，每个数据块大小为128MB或256MB。
3、客户端连接DataNode
NameNode在分配数据块后，会返回这些数据块的存储位置（即DataNode的地址），客户端会根据这些地址，连接到对应的DataNode，并将数据块上传到DataNode。
4、数据块上传至DataNode
客户端将数据块上传至对应的DataNode，上传过程中，数据会被分割成多个数据包，并按照TCP/IP协议进行传输，为了保证数据传输的可靠性，HDFS采用了数据校验机制，确保数据在传输过程中不发生损坏。
5、数据块写入磁盘
DataNode在接收到数据包后，会将数据写入本地磁盘，每个数据块会存储在多个磁盘上，以提高数据存储的可靠性和性能。
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6、数据块元数据写入NameNode
在数据块写入磁盘后，DataNode会将该数据块的元数据（如数据块的存储位置、大小、校验和等）写入NameNode，以便NameNode能够跟踪和管理数据块。
数据读取流程
1、客户端发起读取请求
当客户端需要从HDFS读取数据时，它会向NameNode发起读取请求，并提供需要读取的文件路径。
2、NameNode返回数据块位置
NameNode在收到客户端的读取请求后，会根据文件路径找到对应的数据块，并返回这些数据块在DataNode上的存储位置。
3、客户端连接DataNode
客户端根据NameNode返回的数据块位置，连接到对应的DataNode。
4、数据块读取
客户端从DataNode读取数据块，读取过程中，数据会被分割成多个数据包，并按照TCP/IP协议进行传输。
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5、数据传输至客户端
客户端在接收到数据包后，会将数据传输至本地，以便后续处理。
数据复制和备份
1、数据复制
为了保证数据在HDFS中的可靠性，HDFS采用了副本机制，当数据块写入DataNode后，NameNode会根据副本策略，将数据块复制到其他DataNode上，默认情况下，HDFS的数据块副本数量为3。
2、数据备份
为了防止数据丢失，HDFS还提供了数据备份功能，用户可以将HDFS中的数据备份到其他存储系统中，如HDFS集群、云存储等。
HDFS数据存储流程涉及数据写入、读取、复制和备份等多个环节，通过了解这些流程，我们可以更好地掌握HDFS的存储机制，为大数据应用提供高效、可靠的存储解决方案。
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