本文档介绍了企业级Hadoop大数据平台中HDFS的分布式实现，包括搭建多节点实验环境，讨论节点伸缩的重要性，详细阐述在线添加节点的步骤，以及HDFS保证数据安全的机制。内容涵盖Hadoop的容错性、高吞吐量特性和分布式处理的优势，同时提及了HDFS的副本策略、安全模式和权限管理。
#1 搭建实验环境
实验环境：rhel7.5
| 主机信息 | 作用 |
|---|---|
| server5(172.25.8.5) | Namenode（master） |
| server6(172.25.8.6) | Datanode(slave) |
| server7(172.25.8.7) | Datanode(slave) |
| 真机（172.25.8.250） | 测试 |
Hadoop篇章的第二篇实现了单机版的hadoop分布式文件系统，接下来在多个节点上实现；
hadoop的分布式的实现是为了：将其Datanode与Namenode分离开；
#1 创建两个新的快照，并且用真机连接
#2 首先关闭dfs服务，并且删除之前生成文件
#3 在三个节点上均安装nfs服务并且开启服务
#4 在server5上（master节点）上配置nfs服务，设置共享目录，并且开启服务（nfs服务已经在第二步已经开启了）
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