HDDS-2793. concept/Datanodes.md translation

hadoop-hdds/docs/content/concept/Datanodes.zh.md

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-title: "Datanodes"
+title: "数据节点"
 date: "2017-09-14"
 weight: 4
-summary: TODO translated summary
+summary: Ozone 支持 Amazon 的简易存储服务（S3）协议，你可以原封不动地在 Ozone 上使用基于 S3 客户端和 S3 SDK 的应用。
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   Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
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   limitations under the License.
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-TODO: content translations
+数据节点是 Ozone 中的 worker，所有的数据都存储在数据节点上，用户以块的方式写数据，数据节点将多个块聚合成一个存储容器，存储容器中包含用户写入的数据块和这些块的元数据。
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+## 存储容器
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+![FunctionalOzone](ContainerMetadata.png)
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+Ozone 的存储容器是一个自包含的超级块，容器中包含一系列的 Ozone 块，以及存储实际数据的磁盘文件，这是默认的存储容器格式。对于 Ozone 来说，容器只是提供了一个协议说明，实际的存储方式并不重要，换句话说，扩展或引入新的容器设计也是很容易的。因此，上述格式应当被看作是 Ozone 存储容器的参考实现。
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+## 理解 Ozone 中的块和容器
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+当用户想要从 Ozone 中读取一个键时，用户向 OM 发送该键名，OM 会返回组成该键的块列表。
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+每个 Ozone 块包含一个容器 ID 和一个本地 ID，下图展示了 Ozone 块的逻辑组成：
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+![OzoneBlock](OzoneBlock.png)
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+容器 ID 用来让用户发现容器的位置，容器位置的权威信息存储在 SCM 中。大部分情况下，OM 会缓存容器的位置信息，并会将它们随 Ozone 块一起返回给用户。
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+当用户定位到容器的位置，即知道哪些数据节点包含这个容器后，用户会连接数据节点，然后读取由 _容器ID:本地ID_ 指定的数据流，换句话说，本地 ID 相当于容器内的索引，描述了我们应该读取哪个数据流。
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+### 容器的位置发现
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+SCM 如何获得容器的位置？方法和 HDFS 中的方法十分相似。数据节点会定期发送类似于块报告的容器报告，但比块报告的内容简洁的多，比如，对于一个存储容量为 196 TB 的单数据节点组成的集群，Ozone 大概会拥有四万个容器，相比于 HDFS 的一百五十万个块，块报告数量缩减为四十分之一。
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+这种间接管理的方式大大地提高了 Ozone 的扩展性，SCM 需要处理的块数据大大减少，TODO
+This extra indirection helps tremendously with scaling Ozone. SCM has far
+less block data to process and the name node is a different service are
+critical to scaling Ozone.