Hadoop分布式存储是通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）来实现的。HDFS是一个分布式文件系统，它是Hadoop的核心组件之一。HDFS将文件分为固定大小的块（通常为128MB或256MB），并将这些块分布存储在集群中的各个节点上，以实现高可靠性和高性能的数据存储。
具体来说，HDFS实现分布式存储的方式包括以下几个步骤：
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数据块划分：HDFS将要存储的数据划分为固定大小的数据块，通常为128MB或256MB。
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数据复制：HDFS会将每个数据块复制多次（通常为3次），并将这些副本分布存储在集群中的不同节点上，以确保数据的高可靠性和容错性。
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数据节点管理：HDFS集群中的每个节点都会运行一个数据节点（DataNode）进程，用于存储数据块的副本，并向NameNode报告数据块的存储位置。
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元数据管理：HDFS集群中的一个节点会运行一个NameNode进程，负责管理文件系统的元数据信息，包括文件和目录的层次结构、数据块的位置信息等。
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数据访问：客户端通过Hadoop的接口（如HDFS Shell、Hadoop API等）向HDFS中写入和读取数据，HDFS会根据数据块的位置信息将数据传输给客户端。
通过以上步骤，HDFS实现了数据的分布式存储和访问，能够有效地处理大规模数据的存储和处理需求，提供高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储解决方案。
