117笔记问答HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个高度容错的分布式文件系统，它被设计用来存储大量的数据，并且能够在计算机集群中运行。HDFS是Apache Hadoop项目的一部分，通常与MapReduce一起使用，后者是一种编程模型和处理大数据集的相关实现。
CentOS是一个流行的Linux发行版，经常被用作服务器操作系统。在CentOS上运行HDFS意味着你可以在基于CentOS的集群上部署和使用Hadoop。
HDFS的工作原理可以概括为以下几个关键点：
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数据分块：HDFS将大文件分割成一个或多个数据块（默认大小为128MB或256MB），并将这些块分散存储在集群的多个节点上。这种分块机制允许HDFS处理比单个计算机内存更大的文件。
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数据复制：为了提供高可靠性，HDFS会在不同的节点上存储每个数据块的多个副本（默认为三个）。如果某个节点失效，系统可以从其他节点上的副本中恢复数据，从而保证数据的可用性。
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NameNode和DataNode：HDFS的核心组件包括NameNode和DataNode。
- NameNode：管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整个文件系统的元数据，如文件和目录信息、权限、块列表等。NameNode还记录每个文件中各个块所在的DataNode。
- DataNode：在HDFS中，DataNode负责存储实际的数据块。它们处理文件系统客户端的读写请求，并执行块的创建、删除和复制。
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数据本地化：HDFS尽量将计算任务移动到存储有需要处理数据块的节点上执行，这种策略称为数据本地化。这可以减少网络传输，提高整体性能。
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容错和恢复：HDFS通过数据复制来提供容错能力。当检测到某个节点故障时，HDFS会自动在其他节点上重新复制丢失的数据块，以保持数据的冗余和一致性。
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扩展性：HDFS可以轻松地扩展到数千个节点，存储PB级别的数据。它能够处理大量的并发读写操作，适用于大数据应用场景。
在CentOS上部署HDFS通常涉及安装和配置Hadoop相关的软件包，设置NameNode和DataNode，以及配置网络和安全性选项。管理员需要确保集群中的所有节点都能正常通信，并且硬件资源得到合理分配和使用。