hadoop的datanode详解_)请简述hadoop2.x中datanode(数据节点)。

Hadoop是一个分布式计算系统，它将大量的数据分布式存储在多个节点上，并使用MapReduce编程模型进行数据处理。Hadoop的数据存储节点称为Datanode，它负责存储和管理数据块。

以下是Hadoop Datanode的详细说明：

1. 数据存储：Datanode负责存储数据块，这些数据块可以是Hadoop文件系统HDFS中的文件的一部分。每个Datanode都有一个本地磁盘用于存储数据块。默认情况下，Hadoop将数据块复制到多个Datanode上，以实现数据的冗余和容错。

2. 块报告：Datanode定期向Hadoop集群的名称节点（NameNode）发送块报告。块报告包含Datanode上存储的数据块列表。这允许NameNode了解每个数据块的位置和复制因子。如果一个Datanode失败，NameNode可以使用块报告来重新复制该Datanode上丢失的数据块。

3. 块复制：当一个Datanode失败或数据块的复制因子不满足时，Hadoop会自动执行数据块的复制。Datanode之间通过复制流的方式进行数据传输。复制过程中，源Datanode将数据块拆分为数据流，并将其发送到目标Datanode，目标Datanode接收数据流并将其写入本地磁盘。

4. 块删除：当一个文件被删除时，或者由于数据块的复制因子发生变化，Hadoop会删除无效的数据块。Datanode会定期向NameNode发送块报告，并且如果发现某个数据块已经失效，Datanode会将其删除。这种方式可以确保Hadoop集群中的数据块始终是一致的。

5. 心跳：Datanode定期向NameNode发送心跳信号，以通知其自己的存活状态。这样，NameNode可以了解到数据节点的可用性和健康状况。如果NameNode在一定时间内没有收到来自Datanode的心跳信号，则认为该Datanode已失效，并将其标记为故障节点。

Hadoop的Datanode相关配置包括以下几个方面：

1. hdfs-site.xml文件中的配置：
   a. dfs.datanode.data.dir：指定Datanode数据目录的位置，可以配置多个目录，以逗号分隔。
   b. dfs.datanode.du.reserved：指定Datanode保留的存储空间大小，单位可以是字节（B）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）或者以2为底的指数。

2. core-site.xml文件中的配置：
   a. fs.defaultFS：指定HDFS的默认文件系统URI。
   b. hadoop.tmp.dir：指定Hadoop临时文件目录的位置。

3. hdfs-env.sh文件中的配置：
   a. HADOOP_DATANODE_HEAPSIZE：指定Datanode的JVM堆大小。

4. yarn-env.sh文件中的配置：
   a. YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE：指定NodeManager的JVM堆大小。

这些配置项可以根据具体需求进行调整和修改，以满足系统性能和存储需求。在修改配置文件后，需要重启Datanode进程才能生效。

总之，Hadoop的Datanode是负责存储和管理数据块的节点。它通过块报告、块复制、块删除和心跳等机制来确保Hadoop集群中的数据块的一致性和可靠性。