Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其核心是分布式存储系统，这个系统主要基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）来构建。在Hadoop分布式存储中，数据是以数据块的形式分散存储在不同的物理节点上，而NameNode则负责对这些数据块进行管理和协调。
数据块分散存储是Hadoop分布式存储的核心概念。在HDFS中，文件被分割成多个块，每个块的大小默认是128MB（这个大小可以根据实际需求进行调整）。这些块被分散存储在不同的DataNode节点上，从而实现了数据的分布式存储。这种设计可以提高数据的可靠性和容错性，因为即使某个DataNode节点发生故障，其他节点上的数据块仍然可用。
NameNode在Hadoop分布式存储中扮演着至关重要的角色。它是HDFS的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件名、目录结构、文件的块分布以及副本位置等信息。NameNode还负责处理关于文件系统命名空间的操作，例如创建新文件、删除文件、重命名文件以及创建或删除目录等。
在数据块的管理方面，NameNode负责记录每个文件的数据块分布情况，并定期检查数据块的完整性。当某个数据块丢失或损坏时，NameNode会启动复制机制来恢复数据块的副本，确保数据的可靠性和高可用性。此外，NameNode还负责协调客户端与DataNode之间的数据交互，确保数据能够正确地读取和写入。
通过NameNode的管理和协调，Hadoop分布式存储系统能够实现高效、可靠的数据存储和访问。同时，由于数据块是分散存储在不同的DataNode节点上，系统还具有良好的可扩展性，可以方便地添加更多的节点来扩展存储容量和性能。
需要注意的是，NameNode是HDFS中的单点故障点。为了确保系统的稳定性和可用性，通常会采用一些容错机制，如设置备用NameNode或使用Hadoop的高可用性（HA）配置。这样，在主NameNode发生故障时，备用NameNode可以迅速接管其工作，确保数据访问的连续性。
综上所述，Hadoop数据块分散存储和NameNode管理是Hadoop分布式存储系统的核心组成部分。它们共同协作，实现了高效、可靠、可扩展的大数据存储和访问功能。
