hdfs的数据存在以下哪个节点，hdfs是对象存储吗

***：该内容主要围绕HDFS提出两个问题，一是HDFS的数据存在于哪个节点，二是HDFS是否为对象存储。这两个问题反映出对HDFS存储相关知识的疑惑，HDFS数据存储在数据节点（DataNode），它是一个分布式文件系统，并非对象存储，其数据存储基于数据块分布在集群中的多个数据节点上，与对象存储在概念、架构和数据管理方式上存在诸多区别。

本文目录导读：

1. HDFS架构概述
2. HDFS的数据存储在DataNode
3. HDFS与对象存储的区别

《HDFS并非对象存储：深入剖析HDFS的数据节点存储机制》

在大数据存储领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和对象存储都是重要的存储方式，但它们有着本质的区别，HDFS是为了满足大规模数据存储和处理需求而设计的分布式文件系统，主要应用于Hadoop生态系统中，而对象存储则是一种基于对象的存储架构，具有不同的特性和应用场景，本文将详细探讨HDFS的数据存储机制，并说明为什么它不是对象存储，重点关注HDFS数据存在哪些节点以及相关的存储原理。

HDFS架构概述

1、NameNode（名称节点）

- NameNode是HDFS的核心组件，它维护着整个文件系统的命名空间（namespace），这个命名空间包含了文件和目录的元数据，例如文件的名称、权限、所有者以及文件到数据块（block）的映射关系等。

- NameNode并不直接存储数据块，它主要负责管理文件系统的目录结构和文件元数据的持久化存储，元数据存储在本地磁盘的文件系统中，通常采用两种文件来保存：fsimage和editlog，fsimage是文件系统的一个完整快照，而editlog记录了文件系统的所有更改操作。

- NameNode在内存中构建了整个文件系统的元数据树，以便快速响应客户端的查询请求，如查找文件的位置等。

2、DataNode（数据节点）

- DataNode是实际存储数据块的节点，在HDFS中，文件被分割成固定大小的数据块（默认大小为128MB，可配置），这些数据块被分布式地存储在各个DataNode上。

- DataNode会定期向NameNode发送心跳（heartbeat）消息，以表明自己的存活状态，DataNode还会向NameNode报告自己所存储的数据块信息，包括数据块的列表、数据块的状态等。

- DataNode将数据块存储在本地的磁盘上，并且按照一定的目录结构进行组织，每个数据块都有一个唯一的标识符，DataNode通过这个标识符来管理和访问数据块。

3、Secondary NameNode（辅助名称节点）

- Secondary NameNode的主要作用是辅助NameNode进行元数据的管理，它定期从NameNode获取fsimage和editlog文件，合并editlog中的更改到fsimage中，然后将新的fsimage发送回NameNode，这样做的目的是减少NameNode的启动时间，因为如果NameNode崩溃，它可以直接从新的fsimage文件中恢复元数据，而不需要重新处理大量的editlog文件。

HDFS的数据存储在DataNode

1、数据块的存储

- 当客户端向HDFS写入文件时，首先会与NameNode进行交互，客户端请求在HDFS中创建一个新的文件，NameNode会根据文件系统的命名空间信息检查文件是否存在以及客户端是否有创建文件的权限等，如果一切正常，NameNode会为这个文件分配新的数据块标识符，并确定这些数据块将存储在哪些DataNode上。

- 客户端会直接与分配到的DataNode建立连接，将数据块写入到这些DataNode中，数据块在DataNode上以本地文件的形式存储在磁盘上，假设一个文件被分割成3个数据块，分别为block1、block2和block3，NameNode可能会将block1分配到DataNode1，block2分配到DataNode2，block3分配到DataNode3（实际的分配策略基于多种因素，如DataNode的可用空间、网络拓扑等）。

- DataNode在存储数据块时，会将数据块存储在本地磁盘的特定目录结构中，每个DataNode会有一个专门的数据存储目录，在这个目录下，数据块按照一定的层次结构进行存储，这种层次结构有助于提高数据的管理效率和磁盘空间的利用率。

2、数据的冗余存储

- HDFS为了保证数据的可靠性和可用性，采用了冗余存储的策略，默认情况下，每个数据块会被复制到3个不同的DataNode上（副本系数为3，可配置），如果一个数据块最初存储在DataNode1上，那么它的另外两个副本可能会被存储在DataNode2和DataNode3上。

- 这种冗余存储的好处是，当某个DataNode出现故障时，例如DataNode1出现故障，数据块仍然可以从DataNode2和DataNode3上获取，从而不会影响到对文件的正常访问，数据的冗余存储也有助于提高数据的读取性能，因为客户端可以从多个副本中选择距离自己较近或者负载较轻的副本进行读取。

- 在进行数据块的复制时，HDFS会考虑多种因素来选择合适的DataNode来存储副本，这些因素包括DataNode的磁盘空间可用性、网络带宽、节点的负载等，HDFS会尽量将副本分散在不同的机架（rack）上，以防止某个机架出现故障时导致数据不可用，如果有两个机架Rack1和Rack2，并且有一个数据块的原始副本在Rack1中的DataNode1上，那么它的另外两个副本可能会被分别存储在Rack2中的DataNode2和Rack1中的DataNode3上，这样即使Rack1或者Rack2出现故障，数据仍然是可用的。

3、DataNode与NameNode的交互对数据存储的影响

- DataNode与NameNode之间的心跳机制对数据存储有着重要的影响，通过定期发送心跳消息，NameNode能够及时了解各个DataNode的存活状态，如果某个DataNode在一定时间内没有发送心跳消息，NameNode会认为这个DataNode已经失效。

- 当NameNode发现某个DataNode失效时，它会采取相应的措施来确保数据的可用性，如果DataNode1失效，NameNode会标记DataNode1上存储的数据块为不可用，并根据副本信息，从其他存活的DataNode上复制这些数据块到新的DataNode上，以恢复数据块的副本数量。

- 当DataNode上的磁盘空间不足时，DataNode会向NameNode报告，NameNode会根据情况调整数据块的分配策略，不再将新的数据块分配到磁盘空间不足的DataNode上，或者要求DataNode删除一些不必要的数据块副本（如果副本数量超过了配置的副本系数）。

HDFS与对象存储的区别

1、数据模型

- 在HDFS中，数据是以文件和数据块的形式组织的，文件被分割成固定大小的数据块，并且数据块在文件系统中有明确的层次结构和命名空间管理，而对象存储则以对象（object）为基本单位，对象是包含数据和元数据（如对象的大小、创建时间、访问权限等）的自包含实体，对象存储没有像HDFS那样的文件系统层次结构，每个对象都有一个唯一的标识符，通过这个标识符来访问对象。

2、访问接口

- HDFS主要通过Hadoop的文件系统API来访问，这些API提供了对文件和目录的操作，如创建、读取、写入、删除等操作，类似于传统的文件系统操作，对象存储则通常提供RESTful API或者基于对象存储特定的SDK来访问对象，对象存储的API更加灵活，可以直接对对象进行操作，而不需要像HDFS那样先定位文件再进行操作。

3、数据一致性

- HDFS采用了强一致性模型，在写入数据时，只有当所有的数据块副本都成功写入后，才会认为写入操作成功，在读取数据时，客户端总是能够读取到最新写入的数据，而对象存储在数据一致性方面有不同的策略，有些对象存储提供强一致性，有些则提供最终一致性，最终一致性意味着在数据更新后，可能需要一段时间才能保证所有的读取操作都能获取到最新的数据。

4、存储管理

- HDFS的存储管理主要围绕着数据块的分配、复制和DataNode的管理，NameNode负责管理整个文件系统的元数据和数据块的映射关系，DataNode负责存储数据块，而对象存储的存储管理更加注重对象的存储策略、对象的生命周期管理等，对象存储可以根据对象的属性，如创建时间、访问频率等，制定不同的存储策略，如将不经常访问的对象存储到低成本的存储介质上。

HDFS不是对象存储，HDFS的数据主要存储在DataNode上，这些数据以文件的数据块形式存在，并且在存储过程中涉及到数据块的分配、冗余存储、与NameNode的交互等复杂的机制，HDFS和对象存储在数据模型、访问接口、数据一致性和存储管理等方面有着显著的区别，理解这些区别有助于在大数据存储的实际应用中，根据具体的需求选择合适的存储方式，无论是构建大规模的数据处理平台，还是进行长期的数据归档存储等应用场景。