Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是 Hadoop 的存储层，它采用分布式的方式将大规模数据集存储在多个机器上。以下是 HDFS 架构的概述： 块存储：HDFS 将大文件划分为固定大小的块（默认为128MB），并将这些块分散存储在整个集群中的不同节点上。每个块都会有多个副本（通常是3个），以提供容错和可靠性。 NameNode：NameNode 是 HDFS 的主要组件，负责管理文件系统的命名空间、元数据信息和数据块的位置。它记录了哪个数据块存储在哪个数据节点上，并处理客户端的读写请求。 DataNode：DataNode 是存储实际数据块的节点。它们负责存储和检索数据块，并向 NameNode 报告其存储的数据块列表。DataNode 还执行数据块的复制和恢复操作。 Secondary NameNode：Secondary NameNode 不是 NameNode 的备份，而是协助 NameNode 执行一些后台任务，如合并编辑日志、检查点创建等。它帮助减轻 NameNode 的负载，但无法代替 NameNode 失效时的功能。 客户端：HDFS 客户端是与 HDFS 交互的应用程序或用户。它们可以通过 HDFS 提供的 API 或命令行界面（如Hadoop shell）与文件系统进行交互，包括读取、写入和删除文件等操作。 在 HDFS 中，数据以块的形式存储在多个节点上，这种分布式存储方式提供了高可靠性和容错能力。当某个节点发生故障时，HDFS 可以自动从其他副本中恢复丢失的数据。此外，由于数据被划分为块并并行处理，HDFS 具有良好的扩展性和高吞吐量，适合大规模数据集的存储和处理需求。 请注意，以上是对 HDFS 架构的概述，实际上还有更多细节和机制来保证数据一致性、故障恢复等方面的功能，但以上内容应该足够帮助您理解 HDFS 的基本架构。