Hadoop HDFS如何支持大数据存储需求？

Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）专为在商用硬件集群上可靠、可扩展地存储超大型数据集而设计。其重要性在于能够经济高效地处理超出单台机器容量的海量数据（PB级及以上）。核心概念包括将文件分割成大数据块（例如128MB）、通过块复制实现容错，以及主从架构（NameNode管理元数据，DataNode存储数据块）。 HDFS的核心原则是通过数据复制（通常为3个副本）实现容错和水平可扩展性——通过添加更多DataNode来增加存储容量。其“一次写入、多次读取”模型优先考虑顺序数据访问的高吞吐量而非低延迟，使其非常适合批处理。这种架构为MapReduce和Spark等分布式计算框架提供了基础，通过可靠存储海量输入数据集和中间结果，支持大规模数据分析、ETL管道和日志处理。 HDFS通过将输入文件分割成分布在集群节点上的数据块（由NameNode管理）来支持大数据存储。DataNode存储数据块并在处理期间提供这些数据块。复制确保即使节点发生故障，数据仍然可用。用户通过抽象的命名空间访问文件。实施包括部署HDFS服务、配置复制因子，以及使用Hadoop CLI或API等工具加载和检索数据。这提供了大规模、弹性且经济高效的存储，对大数据平台至关重要。