HDFS DataNode机制：存储、心跳与数据完整性

本文档主要探讨了Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的DataNode工作机制及其数据存储特性，重点集中在以下几个方面： 1. **DataNode工作机制**： - DataNode将每个数据块以文件形式存储，包含数据文件和元数据文件，元数据包括数据块长度、校验和和时间戳，确保数据的完整性和一致性。 - 启动后，DataNode会向NameNode注册，成为集群的一部分，并定期（每小时）向NameNode汇报所有块信息。 - 心跳机制是每3秒一次，DataNode接收来自NameNode的命令，如复制数据块、删除数据等。若超过10分钟未接收到心跳，NameNode会认为节点不可用。 - 集群运行中允许动态添加和移除DataNode，但需保证数据的稳定性。 2. **数据完整性保障**： - DataNode在读取和写入数据时会进行校验和计算，确认数据块的完整性。如果校验和不符，表明数据可能已损坏。 - 客户端可以从其他可用的DataNode节点读取数据，并且DataNode在文件创建后会定期进行自我校验。 3. **掉线时限设置**： - 当DataNode失去与NameNode通信时，会经历一个超时阶段。默认情况下，超时时间是10分钟加上30秒，这是通过dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval（默认5分钟）和dfs.heartbeat.interval（默认3秒）计算得出的。 4. **目录结构**： - DataNode的存储目录由系统自动创建，无需人工干预，不同于NameNode的管理方式。默认路径可能是"/kkb/install/hadoop-2.6"，但具体位置依赖于Hadoop的安装配置。 本文详细解释了HDFS中DataNode的工作流程，强调了数据存储的细节、数据完整性检查以及节点失效处理机制。这对于理解HDFS的核心组件及其在大数据存储和管理中的作用至关重要。