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HDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式文件系统，而不是数据库。 通过一系列机制保证数据的一致性和可靠性，包括：
数据复制机制
- 副本数量：默认情况下，每个数据块在HDFS中存储三份。分布在不同的节点上，以提高数据的可靠性。
- 副本放置策略：副本不仅存储在同一机架内的节点上，还可以跨多个副本，以减少分布式单点故障的影响。在架子上。
- 副本调度和删除策略：HDFS定期检查副本数量，以保证数据冗余和存储空间利用率。
心跳机制和健康检查
- 数据节点定期向NameNode发送心跳信号来通知您。 这是生存状态。 如果某个数据节点长时间没有发送心跳信号，NameNode会认为该节点发生故障，并开始数据复制和恢复过程。
元数据管理
- Namenode：文件系统管理我会负责 元数据，例如文件到块的映射和块复制信息。
- Secondary Namenode：Secondary Namenode合并编辑日志和文件系统镜像，以合并文件系统镜像。 启动时将其加载到NameNode中。
数据完整性模型
- HDFS 采用了最终采用一致的完整性模型。 必须在所有副本节点上完成，以保证数据的一致性。
数据校验和
- HDFS 计算每个数据块的校验和并在读取时对其进行验证以确保数据完整性。
快照机制
- 在数据损坏或损坏时保存文件的快照机制支持创建。系统快照。 如果误删，请恢复。
灾难恢复
- 当检测到节点故障时，HDFS自动恢复数据，开始复制。和恢复。 确保数据可用性和一致性的流程。
通过这些机制，HDFS可以保证分布式环境中数据的一致性和可靠性，支持大规模数据处理应用。
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