HDFS存储方式以数据块为单位，基本节点为数据块。核心节点包括NameNode和DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问；DataNode负责存储实际的数据块。两者协同工作，NameNode负责调度任务，DataNode负责存储和读取数据，保证数据的高效存储和访问。
本文目录导读：
HDFS概述
Hadoop Distributed File System（HDFS）是一种高可靠性的分布式文件系统，它设计用于部署在低成本的通用硬件上，HDFS适用于存储大量数据，如大数据应用、日志文件、备份文件等，HDFS由多个节点组成，主要包括NameNode、DataNode和Secondary NameNode。
HDFS文件存储的基本节点
1、NameNode
NameNode是HDFS的命名空间管理器，负责存储整个文件系统的元数据，元数据包括文件系统的目录结构、文件块的分配信息等，NameNode的主要职责如下：
（1）管理文件系统的命名空间，包括文件的创建、删除、重命名等操作；
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（2）维护文件与数据块的映射关系，将用户请求的文件映射到对应的数据块；
（3）维护数据块的分配信息，包括数据块的副本数量、副本存储位置等；
（4）响应客户端对文件系统的元数据请求。
2、DataNode
DataNode是HDFS的数据存储节点，负责存储文件的数据块，每个DataNode负责存储一定数量的数据块，并对外提供读写服务，DataNode的主要职责如下：
（1）存储数据块，并对外提供读写服务；
（2）响应NameNode的数据块请求，如复制数据块、删除数据块等；
（3）向NameNode汇报自己的存储状态，如数据块的健康状况、存储空间等信息。
3、Secondary NameNode
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Secondary NameNode负责减轻NameNode的负载，定期从NameNode复制文件系统的元数据到本地，并生成HDFS的快照，Secondary NameNode的主要职责如下：
（1）定期从NameNode复制文件系统的元数据到本地；
（2）生成HDFS的快照，以便在NameNode发生故障时恢复数据；
（3）向NameNode汇报Secondary NameNode的状态。
HDFS存储方式
HDFS采用分块存储的方式，将文件分割成固定大小的数据块，通常为128MB或256MB，数据块是HDFS存储的基本单位，以下是HDFS存储方式的关键特点：
1、数据冗余：HDFS将数据块复制多个副本，存储在多个不同的节点上，以提高数据的可靠性和容错性，默认情况下，HDFS将数据块复制3个副本。
2、数据本地化：HDFS尝试将数据块存储在距离客户端较近的节点上，以减少网络传输时间，提高数据读写效率。
3、数据流式访问：HDFS支持数据流式访问，客户端可以连续读取数据块，而不需要将整个文件加载到内存中。
4、高可靠性：HDFS采用多种机制保证数据的高可靠性，如数据冗余、数据块校验、节点失效恢复等。
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HDFS协同工作原理
HDFS中的NameNode、DataNode和Secondary NameNode协同工作，实现文件系统的存储和管理，以下是HDFS协同工作原理的简要描述：
1、客户端通过NameNode获取文件系统的元数据，如文件目录结构、数据块分配信息等；
2、NameNode根据客户端请求，将文件映射到对应的数据块，并返回数据块的存储位置；
3、客户端通过DataNode获取数据块，并读取或写入数据；
4、DataNode将数据块存储在本地，并响应NameNode的复制、删除等请求；
5、Secondary NameNode定期从NameNode复制文件系统的元数据，生成快照，以备不时之需。
HDFS中文件存储的基本节点包括NameNode、DataNode和Secondary NameNode，NameNode负责管理文件系统的元数据，DataNode负责存储数据块，而Secondary NameNode减轻NameNode的负载，HDFS采用分块存储的方式，实现数据的高可靠性、本地化和流式访问，NameNode、DataNode和Secondary NameNode协同工作，共同维护HDFS的正常运行。
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