Hadoop节点数据节点（DataNode）

Hadoop的数据节点（DataNode）是Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的核心组件之一，主要负责存储和管理实际的数据块。以下是关于Hadoop数据节点的详细说明：

1. 数据存储：

   • DataNode负责存储数据块，这些数据块通常是HDFS中文件的一部分。
   • 每个DataNode都有一个或多个本地磁盘用于存储数据块。
   • Hadoop默认将数据块复制到多个DataNode上，以实现数据的冗余和容错。

2. 块报告：

   • DataNode定期向Hadoop集群的名称节点（NameNode）发送块报告。
   • 块报告包含DataNode上存储的数据块列表，这允许NameNode了解每个数据块的位置和复制因子。

3. 块复制：

   • 当一个DataNode失败或数据块的复制因子不满足要求时，Hadoop会自动执行数据块的复制。
   • Datanode之间通过复制流的方式进行数据传输，源DataNode将数据块拆分为数据流并发送到目标DataNode。

4. 块删除：

   • 当一个文件被删除或数据块的复制因子发生变化时，Hadoop会删除无效的数据块。
   • DataNode会定期向NameNode发送块报告，如果发现某个数据块已经失效，会将其删除。

5. 心跳机制：

   • DataNode定期向NameNode发送心跳信号，以通知其自己的存活状态。
   • 如果NameNode在一定时间内没有收到来自DataNode的心跳信号，则认为该DataNode已失效，并将其标记为故障节点。

6. 配置：

   • hdfs-site.xml文件中的相关配置包括：
     • dfs.datanode.data.dir：指定DataNode数据目录的位置，可以配置多个目录，以逗号分隔。
     • dfs.datanode.du.reserved：指定DataNode保留的存储空间大小。

7. 角色与功能：

   • 在HDFS的主/从（Master/Slave）体系架构中，DataNode是文件系统中真正存储数据的地方，在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

8. 与其他组件的交互：

   • 与NameNode进行交互以报告数据块的位置和状态，并接收来自NameNode的指令。
   • 响应客户端或其他节点的读写请求。

Hadoop的数据节点（DataNode）是HDFS中用于存储实际数据的关键组件，它与NameNode协同工作，确保数据在集群中的可靠存储和高效访问。