Hadoop通过HDFS（Hadoop Distributed File System）实现分布式存储，它将数据拆分为块并跨多个节点存储，提供高容错性和可伸缩性。
Hadoop的分布式存储实现主要依赖于其核心组件之一——Hadoop Distributed File System (HDFS)，HDFS是一个高度容错性的系统，设计用来部署在低成本的硬件上，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
HDFS架构
HDFS采用主从架构（Master-Slave），主要包括两个角色：NameNode（主节点）和DataNode（数据节点）。
1、NameNode: 管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整个系统的元数据，这些信息被持久化在磁盘上，对于客户端的读写请求，NameNode会指明具体应该与哪些DataNode进行交互。
2、DataNode: 负责处理文件系统客户端的读写请求，并且完成数据的存储，DataNodes在启动时会向NameNode注册，并周期性地向NameNode发送心跳信号以及块报告，告知NameNode它们所存储的数据块列表。
数据分块
HDFS将大文件拆分为固定大小的数据块（默认大小通常为128MB或64MB），这些数据块被分散存储在不同的DataNode中，这种设计允许并行处理大量数据，提高了系统的整体吞吐量。
副本机制
为了确保数据的可靠性和高可用性，HDFS采用了副本机制，每个数据块在创建时会复制多份（默认为3份），并分布到不同机架的DataNode上，这样即使某个DataNode发生故障，也不会导致数据丢失，因为同一数据块的其他副本仍然可用。
数据读写流程
1、读取数据：当客户端要读取一个文件时，它首先与NameNode通信，获取文件对应的数据块位置信息，客户端直接与存储有该文件数据块的DataNodes建立连接，并读取数据。
2、写入数据：客户端写入文件时，同样先向NameNode请求数据块的位置信息，NameNode会响应是否可以写入，如果可以，客户端就将数据分成多个包，并行地写入到多个DataNode中。
容错与恢复
由于硬件故障是常态而非例外，HDFS设计了多种机制来处理这类问题，如果DataNode失效，那么它所负责的数据块将由其他正常DataNode上的副本继续提供服务，HDFS还可以通过副本复制策略，自动创建新的副本以替换失效节点上的数据。
平衡与负载
HDFS还具备数据块的平衡机制，能够根据配置的策略，自动或手动地对数据块进行重新分布，以均衡各个DataNode的存储压力，通过机架感知策略，HDFS尽量将同一数据块的不同副本放置在不同的机架上，这样即使整个机架失效，数据也不会丢失。
相关问题与解答
Q1: Hadoop的HDFS如何保证数据的一致性？
A1: HDFS通过一种称为“一次写入，多次读取”的策略保证数据一致性，一旦数据被写入并关闭后，就不可更改，这种模式下，不需要复杂的同步机制就可以保证数据的一致性。
Q2: 如果NameNode出现故障怎么办？
A2: Hadoop提供了Secondary NameNode作为NameNode的备份，在某些版本的Hadoop中，还有HA(High Availability)机制，通过双NameNode的配置来实现无缝故障转移。
Q3: Hadoop如何处理小文件？
A3: 小文件在HDFS中通常会带来较高的管理开销，为了优化这一点，Hadoop可以通过Hadoop Archive (HAR)或Hadoop SequenceFile将小文件归档或合并进序列文件中，从而减少NameNode的管理负担。
Q4: DataNode在向NameNode发送心跳信息时，是否会传输数据块的信息？
A4: 是的，DataNode在发送心跳信息给NameNode时，会包含其所存储的数据块列表信息，以便NameNode维护全局的数据块位置信息和状态。
