如何在Hadoop中实现数据容忍度（带有处理数据的过程）

默认的副本数：默认情况下将每个块（块）复制3次，并保存到其他数据节点。
自定义复制号：可以通过DFS。可以调整复制品的数量。配置文件HDFS-SITE.xml中的复制参数。
2。心跳检测数据码心跳：每个datanode会定期将心跳信号发送给Namenode以报告其状态并存储数据块信息。 故障检测：如果Namenode在一段时间内没有从数据台上接收心跳，请考虑节​​点已过期并且数据恢复机制已触发。
3。块布置机架感知：Hadoop可以尽可能多地从各种机架中分发数据块的副本，以识别群集内的机架结构，提高容错的容忍度并读取性能。 策略配置：您可以使用dfs.replication.policy参数（例如org.apache.hadoop.hdop.hdfs.server.server.nemenode.rackawarreeplicationpolicypolicypolicypolicypolicypolicy）来配置各种复制策略。 4。数据恢复复制：如果数据块丢失或损坏，则Namenode告诉其他数据负载以复制数据块并根据需要维护尽可能多的副本。 管道复制：编写数据时，Hadoop采用管道复制。这意味着数据同时写入多个数据节点，以确保某些节点失败，不会丢失数据。
5。校验和维修校验和修复：Hadoop为每个数据块生成一个校验和，以检测数据在传输和存储期间是否损坏数据。 自动维修：如果发现数据块已被损坏，则Hadoop将自动触发维修过程，从其他健康节点重写数据并编写。
6。名称高可用性（HA）
活动/待机名称节点：通过配置多个名称节点，其中一个用作活动名称节点，另一个用作待机名称节点，用于实时同步活动名称节点的状态。 故障转移：如果活动名称节点失败，则备用名称节点将立即接管，以确保群集的正常操作。
7。辅助名称节点辅助名称节点：辅助名称节点定期从活动名称节点检索编辑日志和文件系统图像，并将它们合并以生成新的检查点。
减少名称节点上的负载：辅助名称节点不是实际名称节点备份，但它们有助于降低活动名称节点的内存压力，并在必要时提供恢复功能。 8。日志聚合集中日志管理：通过配置YARN的日志聚合功能，您可以将所有容器的标准输出和标准误差日志存储在一个位置。这对于故障排除和分析很有用。

通过以全面的方式使用上述机制，Hadoop可以有效地确保面对硬件故障，网络问题或其他异常情况时的数据完整性和可用性。

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