Linux Hadoop數據如何存儲

hadoop是一個由apache基金會開發的分布式計算框架，主要用于處理和存儲大規模數據。在linux環境中，Hadoop的核心組件之一是其分布式文件系統（hdfs），它負責數據存儲和元數據管理。以下是Hadoop數據存儲的基本流程和架構：

HDFS架構

• NameNode：作為HDFS的中心節點，管理文件系統的元數據，包括文件名、目錄結構、文件屬性以及數據塊的位置信息。
• DataNode：分布在各個節點上，負責實際存儲數據文件的塊（block），并執行數據的讀寫操作。
• Secondary NameNode：不是NameNode的熱備份，而是定期合并NameNode的元數據鏡像（fsimage）和編輯日志（edits log），以減輕NameNode的壓力。

數據存儲流程

1. 數據上傳：客戶端將文件上傳到HDFS時，首先與NameNode通信，NameNode會記錄文件的元數據信息。
2. 數據分塊：客戶端將文件分割成多個塊，并將這些塊分布到不同的DataNode上存儲。
3. 數據復制：為了確保數據的可靠性，HDFS會對每個數據塊創建多個副本，通常默認配置是每個塊有三個副本，分別存儲在不同的DataNode上。
4. 數據存儲：DataNode接收數據塊并將其存儲在本地磁盤上，同時向NameNode報告存儲情況。

數據讀取

1. 數據請求：客戶端向NameNode提交數據讀取請求。
2. 元數據檢索：NameNode根據請求檢索相關的數據塊信息。
3. 數據傳輸：NameNode將數據塊的位置信息發送給客戶端，客戶端從相應的DataNode讀取數據塊。
4. 數據重組：客戶端接收到的數據塊會被重新組合成完整的文件。

存儲優勢

• 高可靠性：通過數據塊的多個副本，Hadoop確保了數據的容錯性。
• 高擴展性：Hadoop可以在廉價的硬件集群上運行，并且可以輕松地擴展到數千個節點。
• 高吞吐量：適合大數據集的批量處理，提供了高吞吐量的數據訪問。
• 低成本：利用商用硬件，降低了整體的存儲成本。