Hadoop的HDFS和MapReduce服务器

HDFS和MapReduce是Hadoop生态系统中的两个核心组件，它们被广泛用于大规模数据处理和分布式存储。本文将详细介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce服务器的工作原理和使用方法，并提供相应的源代码示例。

HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，旨在存储和管理大规模数据集。它采用了主从架构，其中包括一个名为NameNode的主节点和多个称为DataNode的从节点。NameNode负责管理文件系统的命名空间、数据块的映射以及访问控制等元数据信息，而DataNode则负责实际存储数据块。HDFS将数据划分为固定大小的数据块，并将这些数据块复制到多个DataNode上以提供容错性和高可用性。

下面是一个简单的使用HDFS的Python代码示例，它演示了如何在HDFS上创建文件、写入数据和读取数据：

from hdfs import InsecureClient

# 连接到HDFS
client = InsecureClient('http://localhost:50070', user