Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop生态系统中的核心组件，它提供了高容错性和可扩展性，以支持大规模数据存储和处理。HDFS体系结构主要包括两个主要角色：NameNode和DataNode。
1. NameNode（Master）：它是HDFS的元数据存储和管理节点。NameNode负责维护文件系统的命名空间，包括目录树、文件属性和块到DataNode的映射关系。它存储全局的文件系统状态，包括文件的元数据，如块ID、副本数量以及DataNode的地址。此外，NameNode还记录日志文件和镜像文件，用于故障恢复和数据一致性检查。
2. DataNode（ChunkServer）：作为数据存储节点，DataNode负责实际的数据存储和处理客户端的I/O请求。每个DataNode管理多个数据块，并将数据块复制多个副本以提高数据可靠性。当接收到客户端的读写请求时，DataNode执行数据块的定位、读取和写入操作。
HDFS的关键运行机制：
- **数据冗余和可靠性**：通过在多个DataNode上存储数据块的副本，HDFS确保数据的可用性和容错性。当某个DataNode失效时，其他副本可以接管其功能，提供服务。
- **机架感知策略**：为了减少网络延迟，HDFS会尽量将数据块的副本放在不同的硬件机架上，这称为机架感知策略。
- **故障检测**：DataNode定期向NameNode发送心跳包以报告其状态，NameNode在安全模式下会进一步检查块报告和数据完整性，确保数据一致性。
- **写文件流程**：客户端首先缓存数据到本地，当数据量达到一定阈值（默认64M）后，与NameNode交互获取DataNode列表，按照地理位置和网络延迟排序。数据按顺序分块传输，形成流水线复制，同时有并发写控制避免冲突。
- **读文件流程**：客户端从NameNode获取文件的元数据和DataNode位置信息，选择一个数据块并连接其中一个服务器，接收并重组数据块，直到完成整个文件的读取。
HDFS的设计目标是高效地处理大量数据，通过分布式计算框架MapReduce与之集成，使得大数据处理成为可能。相比于Google的早期产品如GFS、MapReduce和BigTable，Hadoop简化了架构，使其更容易部署和管理，是现代云计算和大数据处理不可或缺的部分。
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