HDFS数据存储流程涉及数据写入、持久化等关键步骤。数据写入HDFS通过Client与NameNode通信，数据分块后由DataNode接收存储。写入过程中，NameNode记录数据块的元数据，DataNode则存储实际数据。数据持久化后，通过NameNode维护数据块的副本，确保数据安全。
本文目录导读：
数据写入HDFS
1、数据源选择：需要确定数据源，如本地文件、数据库、流式数据等。
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2、数据序列化：将数据源中的数据序列化成HDFS支持的格式，如Text、SequenceFile、Avro等。
3、客户端上传：客户端通过HDFS的API将序列化后的数据写入HDFS，客户端首先与NameNode建立连接，获取数据块的分配信息。
4、数据分配：NameNode根据HDFS的副本策略，将数据块分配到不同的DataNode上，数据块会分配到不同的机架上，以提高数据读写性能和容错性。
5、数据写入：客户端将数据块写入对应的DataNode，DataNode将数据块存储在本地磁盘上。
数据在HDFS中的存储
1、数据块存储：HDFS将数据存储在多个DataNode上，每个DataNode存储一个或多个数据块，数据块大小通常为128MB或256MB。
2、数据副本：为了提高数据的可靠性和容错性，HDFS会将每个数据块复制3个副本，分别存储在3个不同的DataNode上。
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3、数据校验：HDFS使用校验和（checksum）来确保数据的完整性，在数据写入时，DataNode计算数据块的校验和，并将校验和发送给NameNode，NameNode将校验和存储在内存中，以供后续数据校验使用。
4、数据平衡：HDFS会定期检查数据块的副本数量，确保每个数据块都有3个副本，如果某个DataNode上的数据块副本数量不足，HDFS会从其他DataNode上复制副本，以保持数据平衡。
数据读取HDFS
1、客户端请求：客户端通过HDFS的API向NameNode请求读取数据，客户端需要提供数据块的路径和名称。
2、数据定位：NameNode根据请求的数据块路径和名称，查找数据块在HDFS中的位置，并将对应的DataNode地址返回给客户端。
3、数据读取：客户端向指定的DataNode发送读取请求，DataNode将数据块从本地磁盘读取，并发送给客户端。
4、数据校验：客户端在读取数据的同时，会对数据块进行校验，以确保数据的完整性。
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数据持久化
1、数据持久化策略：HDFS的数据持久化策略包括：数据块复制、校验和、数据平衡等。
2、数据恢复：当HDFS集群中的某个DataNode发生故障时，HDFS会从其他DataNode上复制副本，以恢复数据。
3、数据删除：当数据不再需要时，可以通过HDFS的API删除数据，HDFS会先在NameNode上删除数据块的元数据，然后在DataNode上删除数据块。
HDFS数据存储流程包括数据写入、存储、读取和持久化等环节，通过数据块复制、校验和、数据平衡等策略，HDFS保证了数据的可靠性、高性能和可扩展性，在HDFS中，数据的存储和读取操作都非常高效，使得HDFS成为大数据领域广泛应用的分布式文件系统。
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