Hadoop DataNode是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的一个关键组件，负责存储和管理数据，具体功能如下：
- 数据存储：DataNode将用户的数据分割成多个数据块，并将这些数据块存储在本地文件系统中，每个数据块的大小默认为64MB或128MB，这样可以保证在一个节点上存储的数据量不会过大，从而降低单个节点故障对整个系统的影响。
- 数据备份：为了提高数据的可靠性和可用性，HDFS采用了一种称为副本机制的方法，每个数据块都会在集群中的多个DataNode上保存多个副本，即使某个DataNode出现故障，其他副本仍然可以保证数据的完整性。
- 数据块的创建、删除和复制：当客户端向HDFS写入数据时，首先会将数据发送给NameNode，NameNode会根据数据的大小和集群的拓扑结构，选择一个或多个DataNode作为数据块的存储节点，NameNode会将这些数据块的信息记录在元数据中，并将数据块发送给相应的DataNode进行存储。当客户端需要读取数据时，NameNode会根据数据的地址信息，找到对应的DataNode，然后将数据返回给客户端。
- 数据块的校验和：为了确保数据的准确性和完整性，HDFS会对每个数据块计算一个校验和，这个校验和是一个固定长度的数字，用于表示数据块中所有字节的和，当客户端向HDFS写入数据时，DataNode会计算每个数据块的校验和，并将校验和与数据一起存储，当客户端需要读取数据时，DataNode会先计算数据块的校验和，然后将校验和与原始数据一起返回给客户端，客户端收到数据后，会重新计算校验和，并与返回的校验和进行比较，如果两者一致，说明数据没有损坏。
- 数据的垃圾回收：在HDFS中，当某个数据块的所有副本都丢失时，这个数据块就被认为是不可恢复的，为了节省存储空间，HDFS会定期进行垃圾回收操作，删除这些不可恢复的数据块，DataNode需要参与垃圾回收过程，它会定期向NameNode报告自己存储的数据块的状态信息，NameNode会根据这些信息判断哪些数据块可以安全地删除。
通过DataNode的协同工作，HDFS能够实现高吞吐量、低延迟、可扩展性强的文件存储服务。
