Hadoop是一個開源的分布式計算框架，具有高容錯性、高可擴展性和高吞吐量的特點。它通過一系列復雜的容錯機制來確保數據的完整性和系統的穩定性，即使在面對硬件故障、網絡問題或其他潛在的錯誤時，也能保持高效運行。以下是Hadoop容錯機制的詳細解析：
數據冗余備份
- 數據分片：Hadoop將文件切分成多個塊（block），并將這些塊分散存儲在不同的計算節點上。
- 數據副本：每個數據塊會被復制多個副本（默認為3個），并分布在不同的節點上。這樣即使某個節點發生故障，數據仍然可以從其他副本中恢復。
心跳檢測與自動故障恢復
- 心跳檢測：Hadoop的各個組件（如NameNode、DataNode）會定期發送心跳信號。如果某個節點長時間未發送心跳信號，系統會將其標記為故障節點。
- 自動故障恢復：系統會自動將故障節點的任務重新分配給其他可用節點，確保任務的繼續執行。
任務重試機制
- 任務失敗檢測：如果任務在執行過程中失敗，Hadoop會自動重新執行該任務，確保任務的完成。
節點健康檢查
- 定期檢查：Hadoop會定期檢查各個節點的健康狀態。如果發現某個節點出現問題，系統會及時做出相應的處理，比如將其標記為故障節點，避免影響整個系統的穩定性。
數據一致性保證
- 寫前日志（WAL）：HDFS使用WAL技術來保證數據的一致性。當用戶寫入數據時，HDFS會先將數據寫入WAL，然后再將數據寫入數據塊和副本。這樣即使發生故障，也可以從WAL中恢復未提交的數據。
糾刪碼技術（Erasure Coding）
- 提高存儲利用率：Hadoop 3.0引入了糾刪碼技術，通過數據分塊和計算校驗數據，提高存儲利用率并保證數據可靠性。糾刪碼技術允許系統用更少的存儲空間來保存相同數量的數據，同時保持數據的完整性。
高可用性配置
- 主備NameNode：通過配置主備NameNode實現故障恢復，當主NameNode失敗時，備用NameNode可以接管，保證HDFS的高可用性。
- JournalNode：在Hadoop 2.x及更高版本中，JournalNode用于記錄NameNode的編輯日志，幫助實現NameNode的高可用性。
通過上述機制，Hadoop確保了在部分節點故障時系統仍能繼續運行，同時通過數據冗余和自動故障恢復提高了數據的可靠性和系統的穩定性。
