Hadoop在Linux中的数据存储方式

Hadoop在Linux中的数据存储方式主要依赖于其分布式的文件系统（HDFS）。以下是Hadoop在Linux中的数据存储方式的具体描述：

HDFS的结构

• NameNode：作为中心节点，负责管理文件系统的元数据，例如文件与数据块之间的映射关系。
• DataNode：实际存储数据的部分，执行NameNode的命令，如创建、删除和复制数据块。
• Secondary NameNode：并非NameNode的备用节点，它定期整合NameNode的元数据快照，避免edit log过大，并在需要时帮助恢复NameNode。

数据存储过程

1. 写入数据：客户端先将文件划分成若干数据块，向NameNode提交存储请求。DataNode遵照NameNode的指导保存数据块，并向客户端反馈确认信息。
2. 读取数据：客户端借助NameNode提供的数据块信息，直接从DataNode读取所需数据。

数据块与副本策略

• HDFS默认将文件划分为128MB大小的数据块，这一数值可根据实际情况调整。
• 为确保数据的安全性与可靠性，HDFS会为每个数据块生成多个副本（默认值为3），并分散存储在不同的DataNode中。

设置与维护

在Linux环境中设置和维护HDFS需经历安装Java、下载Hadoop、设定环境变量及核心配置文件、初始化HDFS文件系统以及开启Hadoop集群等一系列流程。

上述内容概述了在Linux平台上Hadoop的数据存储方法及其相关组件的功能。