简述HDFS中DataNode怎么存储数据的 ？
参考回答
在HDFS中，DataNode负责存储实际的数据。每个DataNode将数据分为固定大小的数据块（默认128MB），并将这些数据块保存在本地硬盘上。文件的每个数据块会有多个副本（默认3个副本），这些副本会存储在不同的DataNode上以提供容错和高可用性。DataNode还定期向NameNode报告存储的块的信息，包括数据块的健康状态。
详细讲解与拓展
数据块存储
HDFS将文件拆分成固定大小的数据块（默认为128MB），每个数据块会被分布到不同的DataNode上进行存储。每个数据块的副本会被复制到多个不同的DataNode上，通常副本数为3。这样做可以确保在某些DataNode出现故障时，其他副本仍然可以提供数据的可用性。
例如，假设你有一个400MB大小的文件，HDFS将其分为4个数据块（每个128MB）。这些数据块会分别存储在3个不同的DataNode上，并且每个数据块都会有多个副本以增强容错性。
数据写入过程
- 写入请求： 客户端向HDFS发起写入请求时，NameNode会根据集群的状态决定在哪些DataNode上存储数据块，并将这些信息返回给客户端。
- 数据块写入： 客户端将数据块依次写入指定的DataNode。每写入一个数据块，DataNode会将其保存在本地磁盘上，并确认写入成功。
- 副本管理： 除了存储数据块，DataNode还定期向NameNode汇报存储的块的健康状态。这样，NameNode能够确保每个数据块的副本分布是正确的。
DataNode与NameNode的交互
- 心跳信号： DataNode通过定期发送心跳信号来告知NameNode自己仍然存活。
- 块报告： DataNode还会定期向NameNode发送块报告，列出自己存储的所有数据块及其状态。如果某个数据块的副本数不足，NameNode会指示其他DataNode重新复制该数据块。
副本机制与高可用性
HDFS使用副本机制保证数据的高可用性。即使某个DataNode发生故障，其他副本依然能够提供数据的可访问性。副本的存放位置由NameNode智能管理，确保副本分布在不同的DataNode和机架上，从而提高容错性。
举个例子，如果一个DataNode出现故障，NameNode会重新调度数据块的副本，将丢失的数据块副本复制到其他DataNode上，保持副本数的平衡，确保数据的高可用性。
扩展知识
- 副本数的调整： 默认副本数为3，但根据集群规模、数据的重要性和容错要求，副本数可以进行调整。副本数越多，容错性和可用性越高，但存储空间的消耗也会增加。
- 副本放置策略： HDFS的副本放置策略旨在将副本分布在不同的机架上，以避免单点故障。例如，如果一个机架的所有DataNode都发生故障，仍然能够从其他机架上读取数据。
总结
HDFS中的DataNode负责存储文件数据块，每个数据块会被拆分并分布到不同的DataNode上进行存储。数据的副本机制保证了数据的高可用性和容错性。通过与NameNode的定期交互，DataNode确保系统的一致性和健康状态。副本数和放置策略为HDFS提供了灵活性和可靠性，使其能够应对大规模的数据存储和处理需求。