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大数据开发工程师Hadoop(HDFS是如何保证数据可靠性的?)

  HDFS是如何保证数据可靠性的?
  (1)安全模式
  ① HDFS刚启动时,NameNode进入安全模式,处于安全模式的NameNode不能做任何的文件操作,甚至内部的副本创建也是不允许的,NameNode这时需要和各个DataNode进行通信,获得DataNode存储的数据块信息,并对数据块信息进行检查,只有通过了NameNode的检查,一个数据块才被认为是安全的。当认为安全的数据块所占比例达到了某个阈值,NameNode才会开始启动;
  (2)SecondaryNamenode备份机制
  ① 在Hadoop中使用SecondaryNameNode来备份NameNode的元数据,以防止在NameNode宕机的时候,能从SecondaryNameNode中恢复出NameNode上的元数据;
  ② NameNode中保存了整个文件系统的元数据,而SecondaryNameNode的作用就是周期性保存NameNode的元数据。元数据中包括FSImage镜像文件数据和EditLog编辑日志。FSImage相当于HDFS的检查点,NameNode启动时候会读取FSImage的内容到内存,并将其与EditLog日志中的所有修改信息合并生成新的FSImage。在NameNode运行过程中,所有关于HDFS的修改都将写入EditLog日志文件中。这样,如果NameNode宕机,可以通过SecondaryNameNode中保存的FSImage和EditLog数据恢复出NameNode最近的状态,尽量减少数据的损失;
  (3)心跳机制和副本重新创建
  ① 为了保证NameNode和各个DataNode的联系,HDFS采用了心跳机制。NameNode周期性的向各个DataNode发送心跳包,而收到心跳包的DataNode要进行回复。因为心跳包是定时发送的,所以NameNode就把要执行的命令也通过心跳包发送给DataNode,而DataNode收到心跳包,一方面要回复NameNode,另一方面就要开始应用数据的传输;
  ② 如果检测到DataNode失效,NameNode之前保存在这个DataNode上的数据就变成不可用数据。如果有的副本存储在失效的DataNode上,那么需要重新创建这个副本,放到另外可用的地方去;
  (4)数据一致性
  ① 一般来讲,DataNode与应用交互的大部分情况都是通过网络进行的,而网络数据传输带来的一大问题就是数据是否原样到达。为了保证数据的一致性,HDFS采用了数据校验和(checkSum)机制。创建文件时,HDFS会为这个文件生成一个校验和,校验和文件和文件本身保存在同一空间中。传输数据时会将数据与校验和数据一起传输,应用收到数据后可以进行校验,如果两个校验的结果不同,则文件出错了,这个数据块就变成无效的。如果判定为无效,则需要从其他DataNode上读取副本数据;
  (每日1小题,进步1点点)

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