作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师。请点击上方的蓝色《运维小路》关注我，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。
中间件，我给它的定义就是为了实现某系业务功能依赖的软件，包括如下部分:
Web服务器
代理服务器
ZooKeeper
Kafka
RabbitMQ
Hadoop HDFS（本章节）
前面我们介绍了HDFS的安装，在单机版本里面一共启动了3个java进程：
NameNode，DataNode，SecondaryNameNode，下面我们就来分别介绍这3个进程，今天是DataNode****。****
DataNode 是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中负责实际数据存储与读写的核心组件，与 NameNode 形成 “主从架构”——NameNode 掌管元数据与决策，DataNode 则承担具体的数据块存储、传输及状态汇报工作。其设计聚焦于高吞吐量、容错性与分布式协作，以下从核心功能、工作机制、数据管理及优化策略展开详解。
一、核心功能
数据块的存储与管理：DataNode 是 HDFS 中数据的 “物理载体”，所有用户数据最终以****数据块（Block） 形式存储在 DataNode 的本地文件系统（如 Linux 的 ext4、XFS）中。每个数据块默认大小为 128MB（可配置），一个大文件会被拆分为多个块（最后一块可能小于默认大小），并根据 NameNode 指令存储在不同 DataNode 上（默认 3 个副本）。
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数据块在本地以文件形式保存，文件名由块 ID 与副本索引组成（如
blk_1073741825_1001.meta），同时伴随一个元文件（.meta），记录块的校验和（用于数据完整性校验）。 -
DataNode 需确保存储的块与 NameNode 记录的元数据一致，定期通过 “块报告” 向 NameNode 同步本地块列表。
**客户端数据读写执行：**DataNode 直接与客户端交互完成数据传输，是 HDFS 高吞吐量的关键执行者：
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读操作：客户端从 NameNode 获取目标块的存储地址后，直接与对应 DataNode 建立连接，通过 TCP 协议读取块数据（支持并行读取多个块以加速大文件读取）；
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写操作：客户端根据 NameNode 分配的块存储节点列表，将数据块按 “流水线模式” 写入第一个 DataNode，该节点接收数据后立即向第二个节点转发，依次传递直至所有副本写入完成，最后由最后一个节点向客户端返回确认。
集群状态汇报与协作
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心跳机制：每 3 秒向 NameNode 发送一次心跳信息，包含自身存活状态、磁盘使用率、负载等数据。若 NameNode 超过 10 分钟未收到心跳，会判定该 DataNode 失效并触发副本修复；
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块报告：每小时（或 NameNode 主动请求时）向 NameNode 发送一次 “块报告”，列出本地存储的所有数据块信息，供 NameNode 校验副本完整性并更新元数据。
二、数据块的生命周期管理
DataNode 对数据块的管理贯穿 “创建 - 存储 - 复制 - 删除” 全生命周期，且完全受 NameNode 调度：
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块创建：客户端写入数据时，DataNode 接收数据并写入本地临时文件，待整个块写入完成且校验和无误后，重命名为正式块文件（避免不完整块被误读），同时更新块列表；
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块复制：当 NameNode 检测到某块副本数不足（如 DataNode 失效），会向存有该块的 DataNode 发送 “复制指令”，DataNode 读取本地块并传输到目标节点，直至副本数达标；
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块删除：当文件被删除或副本数调整时，NameNode 向冗余块所在的 DataNode 发送 “删除指令”，DataNode 立即删除对应块文件及元文件，并在下次块报告中同步状态；
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块校验：DataNode 定期对本地块进行校验和计算（与元文件中的校验和比对），若发现数据损坏（如磁盘错误导致块内容变更），立即向 NameNode 报告，触发块修复。
三、工作机制的关键细节
流水线写入机制：为提升大文件写入效率，HDFS 采用 “流水线复制” 策略：客户端将数据块写入第一个 DataNode 时，该节点接收一部分数据（如 64KB 缓冲区满）后，立即向第二个 DataNode 转发，同时继续接收客户端后续数据。这种 “边接收边转发” 的模式避免了数据在单节点完整存储后再复制的延迟，将写入时间从 “串行复制” 的 n*T 缩短为接近 T（n 为副本数，T 为单块传输时间）。
机架感知与数据本地化：DataNode 会向 NameNode 汇报自身所属的机架信息（通过配置文件指定机架路径，如 /rack1/node1），NameNode 据此优化块存储策略：优先将块存储在客户端所在机架的 DataNode（“数据本地化”），减少跨机架网络传输；副本分配时确保至少有一个副本在不同机架，避免单机架故障导致数据丢失。DataNode 无需参与机架决策，仅需准确上报自身位置信息。
磁盘负载均衡：DataNode 通常配置多块磁盘以提升存储容量与吞吐量，其内部会通过 “轮询策略” 将新块均匀分配到不同磁盘，避免单盘过载。同时，会定期检查各磁盘的使用率，若某磁盘使用率过高（如超过阈值 90%），会向 NameNode 上报，由 NameNode 调度将部分块迁移到同节点的其他磁盘。
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