Hadoop, HDFS, 分布式文件系统, 数据存储, 数据处置处罚, 大数据, 容错, 高可用性, 代码实例
1. 配景先容
在海量数据时代，传统的集中式文件系统已经难以满意对存储和处置处罚海量数据的需求。分布式文件系统 (Distributed File System, DFS) 应运而生，它将数据存储在多个节点上，并通过网络举行访问和管理，从而能够有用地应对海量数据带来的挑衅。
Hadoop分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System, HDFS) 是Apache Hadoop生态系统中一个关键组件，它提供了一种高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，为大数据处置处罚提供了坚实的底子。HDFS的计划理念是将数据存储在多个节点上，并通过数据副本机制包管数据的可靠性。
2. 焦点概念与联系
HDFS 的焦点概念包括：
- NameNode: HDFS 的元数据管理节点，负责管理文件系统元数据，如文件路径、文件大小、数据块位置等。
- DataNode: HDFS 的数据存储节点，负责存储数据块，并提供数据读取和写入服务。
- 数据块: HDFS 将文件分割成多个数据块，每个数据块的大小为 128MB。
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