Hadoop分布式存储中的DataNode：存储、复制与容错

Hadoop分布式存储中的DataNode：存储、复制与容错

Hadoop的数据节点（DataNode）是Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的核心组件之一，主要负责存储和管理实际的数据块。本文将详细介绍DataNode的主要功能、工作机制以及与其他组件的交互方式。

数据存储

• DataNode负责存储数据块，这些数据块通常是HDFS中文件的一部分。
• 每个DataNode都有一个或多个本地磁盘用于存储数据块。
• Hadoop默认将数据块复制到多个DataNode上，以实现数据的冗余和容错。

块报告

• DataNode定期向Hadoop集群的名称节点（NameNode）发送块报告。
• 块报告包含DataNode上存储的数据块列表，这允许NameNode了解每个数据块的位置和复制因子。

块复制

• 当一个DataNode失败或数据块的复制因子不满足要求时，Hadoop会自动执行数据块的复制。
• Datanode之间通过复制流的方式进行数据传输，源DataNode将数据块拆分为数据流并发送到目标DataNode。

块删除

• 当一个文件被删除或数据块的复制因子发生变化时，Hadoop会删除无效的数据块。
• DataNode会定期向NameNode发送块报告，如果发现某个数据块已经失效，会将其删除。

心跳机制

• DataNode定期向NameNode发送心跳信号，以通知其自己的存活状态。
• 如果NameNode在一定时间内没有收到来自DataNode的心跳信号，则认为该DataNode已失效，并将其标记为故障节点。

配置

• 在hdfs-site.xml文件中，与DataNode相关的配置包括：
• dfs.datanode.data.dir：指定DataNode数据目录的位置，可以配置多个目录，以逗号分隔。
• dfs.datanode.du.reserved：指定DataNode保留的存储空间大小。

角色与功能

• 在HDFS的主/从（Master/Slave）体系架构中，DataNode是文件系统中真正存储数据的地方，在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

与其他组件的交互

• 与NameNode进行交互以报告数据块的位置和状态，并接收来自NameNode的指令。
• 响应客户端或其他节点的读写请求。

Hadoop的数据节点（DataNode）是HDFS中用于存储实际数据的关键组件，它与NameNode协同工作，确保数据在集群中的可靠存储和高效访问。