HDFS（Hadoop Distributed File System）是一個分布式文件系統，而不是數據庫。它通過一系列機制來保障數據的一致性和可靠性，具體如下：
數據復制機制
- 副本數：默認情況下，每個數據塊在HDFS中有三個副本，分別存儲在不同的節點上，以提高數據的可靠性。
- 副本放置策略：副本不僅存儲在同一機架內的節點上，還跨機架分布，以減少單點故障的影響。
- 副本調度和刪除策略：HDFS會定期檢查副本數，確保數據的冗余和存儲空間利用率。
心跳機制和健康檢查
- 數據節點定期向NameNode發送心跳信號，以通知其存活狀態。如果數據節點長時間未發送心跳信號，NameNode會認為該節點出現故障，并啟動數據復制和恢復過程。
元數據管理
- NameNode：負責管理文件系統的元數據，包括文件到塊的映射、塊的副本信息等。
- Secondary NameNode：輔助NameNode合并編輯日志和文件系統映像，以減少NameNode在啟動時的負載。
數據一致性模型
- HDFS采用最終一致性模型，確保數據的寫入操作最終會在所有副本節點上完成，保證數據的一致性。
數據校驗和
- HDFS為每個數據塊計算校驗和，并在讀取時驗證，以確保數據的完整性。
快照機制
- 支持創建文件系統的快照，以便在數據損壞或意外刪除時進行恢復。
故障恢復
- 當檢測到節點故障時，HDFS會自動啟動數據復制和恢復過程，保證數據的可用性和一致性。
通過這些機制，HDFS能夠確保數據在分布式環境中的一致性和可靠性，支持大規模數據處理應用。
