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Hadoop的分布式存储是通过Hadoop Distributed File System（HDFS）实现的。HDFS是一个高度容错、可靠、高性能的分布式文件系统，专门为存储大规模数据而设计。
HDFS的工作原理包括以下几个关键组件：
- NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间，包括文件和目录的元数据信息。它记录了文件的目录结构、文件的块信息以及每个块的副本位置。
- DataNode：DataNode是HDFS的工作节点，负责存储实际的数据块。每个DataNode上都会存储一个或多个数据块的副本，并定期向NameNode报告自身上存储的数据块信息。
- 客户端：客户端通过与NameNode和DataNode进行通信，读取和写入数据。
HDFS的分布式存储实现了数据的高可用性和容错性，通过将数据划分为多个数据块并在不同的DataNode上存储多个副本来确保数据的可靠性。当某个DataNode出现故障时，系统会自动将其上的数据块复制到其他DataNode上，从而保证数据的可用性。
此外，HDFS还支持数据的并行存取和处理，可以高效地处理大规模数据的存储和计算需求。通过利用HDFS的分布式存储能力，用户可以构建大规模数据处理系统，如MapReduce等分布式计算框架。
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