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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的核心组件之一，它为分布式存储提供了强大的支持，HDFS采用了一种独特的存储机制，将数据分散存储在多个节点上，从而实现了高可靠性、高吞吐量和可扩展性，本文将深入解析HDFS数据存储流程，帮助读者全面了解HDFS如何将数据从写入到分布式存储的全过程。
数据写入
1、数据来源
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在HDFS中，数据可以从多种来源写入，如Hadoop MapReduce作业、Hadoop YARN应用程序、Hive、Pig等，当这些应用程序需要写入数据时，它们会将数据发送到HDFS的客户端。
2、客户端写入
客户端将数据写入HDFS时，首先会将数据分割成多个数据块（默认大小为128MB或256MB），这些数据块被称为“数据分片”（Data Slice）。
3、数据校验
在写入数据之前，HDFS会对数据块进行校验，数据校验采用CRC32算法，以确保数据在传输过程中不会损坏，每个数据块都会生成一个校验值，并将其存储在HDFS的元数据中。
4、数据复制
HDFS采用副本机制来保证数据的可靠性，在写入数据时，HDFS会自动将数据块复制到多个节点上，默认情况下，HDFS会创建3个副本，分别存储在3个不同的节点上，这样可以确保即使某个节点发生故障，数据也不会丢失。
5、数据写入流程
（1）客户端将数据分割成多个数据块；
（2）客户端将数据块发送到HDFS NameNode节点；
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（3）NameNode节点将数据块分配到合适的DataNode节点上；
（4）客户端将数据块发送到对应的DataNode节点；
（5）DataNode节点将数据块写入本地磁盘。
数据存储
1、数据存储结构
HDFS采用分布式存储结构，将数据块存储在多个DataNode节点上，每个DataNode节点负责存储一定数量的数据块，并与其他节点协同工作，保证数据的一致性和可靠性。
2、数据存储策略
HDFS采用多种策略来优化数据存储，包括：
（1）数据副本策略：HDFS会自动将数据块复制到多个节点上，以保证数据可靠性；
（2）数据局部性策略：HDFS会将数据块存储在距离其计算任务较近的节点上，以减少数据传输延迟；
（3）数据负载均衡策略：HDFS会根据DataNode节点的存储空间和负载情况，动态调整数据块的分布。
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数据读取
1、数据读取流程
（1）客户端向NameNode节点发送数据读取请求；
（2）NameNode节点根据数据块的副本信息，将请求转发给对应的DataNode节点；
（3）DataNode节点将数据块发送给客户端。
2、数据读取优化
（1）数据预取：HDFS会根据客户端的读取请求，提前将数据块从磁盘加载到内存中，以减少读取延迟；
（2）数据压缩：HDFS支持多种数据压缩算法，如Gzip、Snappy等，以减少数据存储空间。
HDFS通过独特的存储机制，实现了分布式存储的高可靠性、高吞吐量和可扩展性，从数据写入到分布式存储的全过程，HDFS都采用了多种优化策略，以确保数据的安全性和高效性，了解HDFS数据存储流程，有助于我们更好地利用Hadoop生态系统，实现大规模数据处理和分析。
标签： #hdfs存数据的流程
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