大数据期末复习：Hadoop HDFS详解与DataNode功能

本文档是针对大数据专业期末考试的复习资料，主要关注Hadoop的相关知识点。首先，讲解了Vi文本编辑器的三种工作模式：命令模式、编辑模式和底行模式，这对于理解Hadoop中的交互操作有一定帮助，因为Hadoop的命令行工具经常涉及文本编辑和处理。 核心部分深入剖析了Hadoop Distributed File System (HDFS)的概念，HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，它提供了一个分布式、高可用的存储解决方案，主要使用Java语言实现。文件系统在操作系统中扮演着至关重要的角色，它为用户隐藏底层硬件细节，提供统一的访问接口。 文档还详细介绍了HDFS中的DataNode组件，DataNode负责实际的数据存储，其主要功能是接收客户端的文件切片（Block），并根据预设的策略（如默认的三副本机制）将其复制到不同的节点以实现数据冗余和容错性。数据块的大小和副本数在文件上传时可以由用户自定义设置。 HDFS的写入流程包括以下步骤：首先，客户端通过DistributedFileSystem的create方法发起请求，接着NameNode进行权限检查和元数据更新，然后返回一个FSDataOutputStream供客户端写入数据。数据的写入遵循三副本策略，确保数据的安全性。写操作完成后，需要进行确认并关闭输出流，最后更新NameNode的状态。 读取流程同样简洁明了：客户端通过DistributedFileSystem获取文件，然后通过FSDataInputStream读取数据，这个过程同样依赖于NameNode的元数据管理和DataNode的数据分布。整个读取过程高效且可靠，能够支持大规模数据的访问。 这份复习资料为大数据专业学生提供了Hadoop HDFS的核心原理和操作流程的全面概述，有助于理解和掌握在大数据处理中不可或缺的分布式文件系统技术。