hadoop的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原理主要依賴于Hadoop分布式文件系統(tǒng)（hdfs），以下是其核心原理：

HDFS架構(gòu)

1. NameNode：

   • 管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，包括文件名、權(quán)限和塊信息。
   • 維護(hù)文件系統(tǒng)的命名空間及塊映射表。
   • 處理客戶端的讀寫請(qǐng)求，并將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)至相應(yīng)的DataNode。

2. Secondary NameNode：

   • 協(xié)助NameNode，定期合并編輯日志和文件系統(tǒng)鏡像，減輕NameNode的內(nèi)存負(fù)擔(dān)。
   • 在NameNode出現(xiàn)故障時(shí)，用于恢復(fù)文件系統(tǒng)的狀態(tài)。

3. DataNode：

   • 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的實(shí)際節(jié)點(diǎn)。
   • 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀寫操作。
   • 定期向NameNode發(fā)送心跳信號(hào)和塊報(bào)告，以報(bào)告其存活狀態(tài)及存儲(chǔ)的塊信息。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程

1. 寫入數(shù)據(jù)：

   • 客戶端通過(guò)HDFS API啟動(dòng)寫操作。
   • NameNode接收請(qǐng)求后，分配數(shù)據(jù)塊，并向客戶端返回DataNode列表。
   • 客戶端將數(shù)據(jù)流式傳輸至第一個(gè)DataNode，該節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)復(fù)制到其他DataNode（默認(rèn)副本數(shù)為3）。
   • 所有DataNode完成寫入后，向NameNode報(bào)告成功。

2. 讀取數(shù)據(jù)：

   • 客戶端發(fā)起讀請(qǐng)求，NameNode返回包含所需數(shù)據(jù)塊位置的DataNode列表。
   • 客戶端從其中一個(gè)DataNode直接讀取數(shù)據(jù)塊。
   • 如果某個(gè)DataNode不可用，客戶端會(huì)嘗試連接列表中的下一個(gè)DataNode。

數(shù)據(jù)冗余與容錯(cuò)

• 副本機(jī)制：HDFS默認(rèn)為每個(gè)數(shù)據(jù)塊創(chuàng)建三個(gè)副本，分布在不同的DataNode上，以避免單點(diǎn)故障。
• 數(shù)據(jù)本地化讀取：優(yōu)先從與客戶端最近的DataNode讀取數(shù)據(jù)，以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲。
• 心跳檢測(cè)：DataNode定期向NameNode發(fā)送心跳信號(hào)，NameNode通過(guò)這些信號(hào)監(jiān)控集群的健康狀態(tài)。

數(shù)據(jù)一致性

• HDFS采用“最終一致性”模型，即寫入操作完成后，所有副本最終會(huì)達(dá)到一致?tīng)顟B(tài)。
• 在寫入過(guò)程中，如果某個(gè)副本失敗，HDFS會(huì)自動(dòng)重試寫入其他副本。

擴(kuò)展性

• HDFS設(shè)計(jì)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，能夠水平擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)。
• 通過(guò)增加DataNode的數(shù)量，可以線性提升存儲(chǔ)容量和處理能力。

容錯(cuò)性

• 除了副本機(jī)制外，HDFS還支持機(jī)架感知（Rack Awareness），確保數(shù)據(jù)在物理位置上的分散存儲(chǔ)，進(jìn)一步提高容錯(cuò)性。

總之，Hadoop的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原理通過(guò)分布式架構(gòu)、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)本地化和容錯(cuò)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了高效、可靠的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力。