HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，旨在存储和管理大规模数据集。它采用主从（Master/Slave）架构，由一个NameNode和多个DataNode构成。以下是HDFS文件系统的核心结构及其组成部分：
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NameNode：
- 职责：NameNode充当HDFS的核心节点，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。它记录了文件系统的元数据，包括文件和目录的层级关系、文件的块分配详情等。
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存储方式：NameNode利用两种文件形式保存元数据：
- fsimage：用于保存文件系统的静态快照。
- edits：记录自上一次fsimage保存之后的所有变更操作。
- 运行机制：NameNode的所有操作均在内存中执行，从而提升效率。尽管数据在内存中持久化，但存在断电丢失的风险。
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DataNode：
- 作用：DataNode是HDFS中的存储单元，负责实际数据块的存储。每个DataNode管理其所在机器上的数据块，并定时向NameNode报告存储的数据块状态。
- 数据交互：当客户端请求读取或写入数据时，会经由NameNode获取数据块的具体位置信息，随后直接与DataNode交互。DataNode还承担数据的复制与容错任务，保障数据的稳定性和可靠性。
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Secondary NameNode：
- 功能：Secondary NameNode并非作为NameNode的备用节点，而是协助NameNode完成元数据的整合与检查点操作。它周期性地从NameNode提取元数据快照，并合并这些快照以减少NameNode的压力。
- 工作流程：Secondary NameNode按期从NameNode拉取最新的fsimage与edits文件，在本地整合生成新的fsimage，并将更新后的fsimage发送回NameNode。
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数据块（Block）：
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- 存储模式：HDFS将文件分割成固定大小的数据块进行存储，一般为128MB。这些数据块分散储存在不同DataNode上，同时每个数据块会有多份副本（默认为3份），增强数据的安全性和容错能力。
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副本分布策略：
- HDFS运用机架感知策略优化副本的分布位置，确保副本位于不同的机架上，这不仅提升了数据的可靠性，还优化了网络带宽的使用。
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客户端：
- 客户端借助HDFS提供的接口与NameNode和DataNode沟通，实现文件的创建、读取、删除等功能。
HDFS的设计目的在于为大数据应用提供高吞吐量的数据访问能力，支持PB级的数据存储与处理。凭借数据块复制与容错机制，HDFS保证了数据的高度可靠性和可用性。
