HDFS DataNode：职责与数据块管理

"DataNode是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的一个重要组件，主要负责存储和处理数据块。本文档由苏江明于2020年2月19日编写，旨在阐述DataNode的主要职责、数据块的相关信息以及DataNode上文件的实际存储位置。" 在Hadoop的HDFS架构中，DataNode扮演着至关重要的角色，它的主要职责包括： 1. **定期报告**: DataNode会定期向NameNode发送其存储的所有数据块的列表，以保持NameNode对整个集群状态的实时了解。这种心跳机制是HDFS健康检查的关键部分。 2. **数据检索与服务**: 当客户端请求读取数据时，DataNode会根据NameNode的指示提供服务，将所需的数据块传输到客户端。同时，它也响应来自其他DataNode的请求，用于数据复制和故障恢复。 3. **数据存储**: DataNode负责存储由客户端写入的数据。当一个文件被分成多个数据块并写入HDFS时，这些数据块会被分散存储在不同的DataNode上，确保高可用性和容错性。 4. **数据块管理**: 数据块是HDFS中的基本存储单位，其大小在Hadoop的不同版本中有所不同。在Hadoop1.x中，每个数据块默认为64MB，而在Hadoop2.x中，这个大小增加到128MB。每个数据块通常会在集群内的多个DataNode上保存多个副本，以实现冗余和容错，标准的冗余度是3，意味着每个数据块有3个副本。 5. **数据块缓存**: 为了提高性能，DataNode会在本地内存中缓存一些常用的数据块，但这仅限于DataNode自身，不涉及跨节点的缓存。 6. **文件存储位置**: 在实际的文件系统中，DataNode所存储的数据文件位于Hadoop安装目录下的`tmp/dfs/data/current/`子目录中。例如，在 `/training/hadoop-2.7.3/` 这样的路径下，一个完整的数据文件可能会位于 `.../finalized/subdir0/subdir0`这样的路径下，具体取决于数据块的标识和存储策略。 理解DataNode的这些职责和特性对于优化HDFS的性能和稳定性至关重要。在接下来的学习中，将探讨另一个关键组件——Secondary NameNode的职责，它在HDFS中的作用主要是辅助NameNode，减轻其维护元数据的压力，并帮助合并编辑日志。