Hadoop分布系统如何支持大规模数据存储？
Hadoop 分布式系统通过以下几个核心组件和机制来支持大规模数据存储：
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)：
- 块存储机制：HDFS 将大文件拆分为固定大小的块（默认128 MB或256 MB），并将这些块分布存储在集群中的不同节点上。这种块分配方法使得系统能够管理和访问大规模的数据文件。
- 副本存储：为了提供容错能力，每个数据块默认被存储三份（可以配置），分别存储在不同的节点上。这确保了即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点恢复。
主从架构：
- NameNode 和 DataNode：HDFS 采用主从架构，由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成。NameNode 负责管理文件系统的元数据和块映射信息，而 DataNode 负责实际的数据存储和检索操作。NameNode 可以被视为系统的目录结构，而 DataNode 存储实际的数据块。
- 高可用性：为了提高可靠性，HDFS 支持 NameNode 的高可用性设置，可以有一个备份 NameNode（Secondary NameNode 或 Standby NameNode）在主节点失效时接管工作。
数据写入和读取：
- 数据写入 HDFS 时，客户端首先与 NameNode 交互获取元数据，然后直接与多个DataNode进行通信，将数据块存储到这些节点上。
- 数据读取是通过客户端向 NameNode 请求文件块信息，然后直接与对应的DataNode交互读取数据块。
数据节点的可扩展性：
- HDFS 集群可以通过添加更多的数据节点（DataNode）来实现线性扩展，进而支持更多的数据存储和更高的吞吐量。由于数据在多个节点之间分布，集群的存储能力和处理能力都能随节点数量的增加而增长。
容错和数据恢复：
- 通过定期的心跳信号和数据块报告，NameNode 可以监控各 DataNode 的状态。在某个节点失效时，系统可以自动从其他存有数据副本的节点重建数据。
通过以上机制，Hadoop 分布式系统能够高效地存储和管理大规模数据，使其成为大数据生态系统中一个重要的基础架构组件。