Hadoop Common和HDFS是Apache Hadoop項目的核心組件，它們共同構成了Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）。下面將對Hadoop Common和HDFS的架構設計與實現原理進行深入解析。
Hadoop Common是Hadoop項目的基礎模塊，它提供了一系列通用的功能組件，如分布式文件系統、作業調度、集群管理、網絡通信等。Hadoop Common的架構設計與實現原理主要包括以下幾個方面：
分布式文件系統（Distributed File System，簡稱DFS）：Hadoop Common實現了一種分布式文件系統，即HDFS。HDFS采用了主從架構，其中包括一個NameNode（主節點）和多個DataNode（從節點）。NameNode負責管理文件系統的命名空間、權限控制、文件的元數據信息等，而DataNode負責存儲實際的文件數據。HDFS采用了數據復制和故障恢復的機制，確保數據的可靠性和高可用性。
作業調度與執行：Hadoop Common中的MapReduce框架實現了作業調度和執行功能。MapReduce采用了分布式計算的思想，將一個大型的計算任務劃分為多個子任務，并在集群中的多個計算節點上并行執行。MapReduce框架提供了任務調度、任務劃分、任務執行等功能，同時還實現了數據本地化、數據劃分、中間結果的合并等優化策略，提高了作業的執行效率。
集群管理：Hadoop Common中的YARN（Yet Another Resource Negotiator）模塊實現了集群資源管理、作業調度和任務監控等功能。YARN將集群的資源劃分為多個容器（Container），根據作業的需求動態分配和調度資源，并監控任務的執行情況。通過YARN，Hadoop可以有效地管理和利用集群的資源，提高集群的利用率和性能。
HDFS是Hadoop Common中的一個關鍵模塊，它是一個分布式文件系統，用于存儲和管理大規模數據集。HDFS的架構設計與實現原理主要包括以下幾個方面：
數據分片和復制：HDFS將大文件切分成多個固定大小的數據塊（默認為128MB），并將這些數據塊分散存儲在多個DataNode上。每個數據塊會被復制到多個DataNode上（默認為3個），以提高數據的可靠性和容錯性。副本的選擇和復制策略通過NameNode進行管理和調度。
元數據管理：HDFS的元數據信息（如文件名、目錄結構、文件權限等）由NameNode進行管理。NameNode將元數據信息存儲在內存中，并定期將其持久化到磁盤上的編輯日志（Edit Log）和鏡像文件（FsImage）。元數據的持久化和恢復機制確保了HDFS的可靠性和高可用性。
數據讀寫和訪問：HDFS的讀寫操作由客戶端發起，客戶端首先與NameNode進行交互，獲取要讀寫的文件的相關信息，然后直接與DataNode進行數據的讀寫操作。HDFS采用了流式讀寫的方式，即將數據劃分為多個數據包（Packet），通過網絡進行傳輸。同時，HDFS還提供了數據本地化的機制，即將計算任務調度到存儲有數據塊的DataNode上執行，以減少數據的網絡傳輸。
數據一致性與故
