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
　　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
　　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；
　　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
　　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；
　　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
　　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；
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