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本篇内容主要讲解“Hadoop HDFS基本结构是怎样的”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hadoop HDFS基本结构是怎样的”吧!
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分布式文件系统，高吞吐量，延迟较大， 主要结构包括namenode 和datanode节点。
问题：
1. namenode单点故障
2. datenode 通过协议进行副本同步
3. 为解决namenode单点故障问题，增加standby节点，如何进行同步？？？。 事实上Secondary Namenode并不能被用作Namenode它的主要作用是定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并，以防止操作日志文件(edit log)变得过大。通常，Secondary Namenode 运行在一个单独的物理机上，因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份，万一哪天Namenode宕机了，这个备份就可以用上了。虽然不完全是个namenode的备份，更确切的是个辅助节点）周期性将元数据节点的命名控件镜像文件和修改日志合并
4. 如何进行switchover？ 依靠zookeeper，一方面负责活动点选择，一方面负责错误校验。也可以用作分布式锁，具体稍后研究zookeeper。
解答：
namenode解决单点故障有两个方案，一个是利用本身提供的secondary namenode，但是有延迟，仅仅是备份，会造成数据丢失；第二种方法是同步并原子性写入本地硬盘的同时，也写入到一个NFS服务器。（NFS服务器挂掉的概率暂时不考虑）
Zookeeper的核心是一个精简的文件系统，它的原语操作是一组丰富的构件（building block），可用于实现很多协调数据结构和协议，包括分布式队列、分布式锁和一组同级节点中的“领导者选举”（leader election）。
Zookeeper实现的是Paxos算法。Zookeeper集群启动后自动进行leader selection，投票选出一台机器作为Leader，其他的都是Follower。通过heartbeat的机制，Follower从Leader获取命令或者消息，同步自己的数据，和Leader保持一致。为了保证数据的一致性，只有当半数以上的Follower的状态和Leader成功同步了之后，才认为这次数据更新是成功的。为了选举方便，Zookeeper集群数目是奇数
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