一、大数据架构的核心思想：分而治之的分布式哲学
（一）分布式存储与计算的本质
大数据架构的终极目标是解决单机存储与计算的性能瓶颈，其核心在于将数据与计算任务分散到多台廉价服务器，通过协同工作突破物理限制。这一思想的实现依赖两大基石：
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数据分片（Data Sharding）
- 将完整数据拆分为等大小的数据块（如HDFS默认128MB/块），分散存储在不同节点（DataNode），理论上支持EB级数据存储。
- 容错设计：每个数据块默认复制3份（可跨机架部署），通过心跳检测（Heartbeat）和块报告（Block Report）实现故障节点的数据自动重建。
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并行处理（Parallel Processing）
- 将计算任务拆解为独立子任务（
