什么是namenode的单点故障

在NameNode存在故障问题叫做单点故障。在hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题，也就是说如果NameNode所在的机器发生故障，那么整个集群就将不可用这个故障叫做单点故障。

假如要新增N台机器到Hadoop集群中，你会怎么做呢？

在slavers文件中加入新的机器，然后重启jobtracker和namenode

真实情况下的集群通常不会使用masters和slaves这两个文件的。

控制tasktrackers通过在jobtracker的mapred-sitexml中添加下面的参数：

<property>

<name>mapredhosts</name>

<value>/home/hadoop-user/hadoop/conf/mapredhosts</value>

<description>Names

a

file

that

contains

the

list

of

nodes

that

may

connect

to

the

jobtracker

If

the

value

is

empty,

all

hosts

arepermitted</description>

</property>

<property>

<name>mapredhostsexclude</name>

<value>/home/hadoop-user/hadoop/conf/mapredhostsexclude</value>

<description>Names

a

file

that

contains

the

list

of

hosts

thatshould

be

excluded

by

the

jobtracker

If

the

value

is

empty,

no

hosts

are

excluded</description>

</property>

控制datanodes通过再namenode的hdfs-sitexml中添加下面的参数：

<property>

<name>dfshosts</name>

<value>/home/hadoop-user/hadoop/conf/dfshosts</value>

<description>Names

a

file

that

contains

a

list

of

hosts

that

are

permitted

to

connect

to

the

namenode

The

full

pathname

of

the

file

must

be

specified

If

the

value

is

empty,

all

hosts

are

permitted</description>

</property>

<property>

<name>dfshostsexclude</name>

<value>/home/hadoop-user/hadoop/conf/dfshostsexclude</value>

<description>Names

a

file

that

contains

a

list

of

hosts

that

are

not

permitted

to

connect

to

the

namenode

The

full

pathname

of

the

file

must

be

specified

If

the

value

is

empty,

no

hosts

are

excluded</description>

</property>

注意红色字体的参数说明。

如果要添加N台机器到集群中，

首先，在jobtracker的mapredhosts和namenode的dfshosts文件中加入这N台，打通这N台机器和

jobtracker以及namenode之间ssh互通，然后复制hadoop目录到这N台机器上，启动datanode和tasktracker服务

即可。

启动之后，这些datanodes和tasktrackers会向namenode和jobtracker发请求，namenode和

jobtracker分别检查这些机器是否在dfshosts和mapredhosts中，并且不在排除列表dfshostsexclude和

mapredhostsexclude中，之后，将这些节点加入集群。

重点是，集群中加节点，不需要重启jobtracker和namenode，避免对业务的任何影响，用户根本不知道你在加机器。

HDFS Architecture

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是设计可以运行于普通商业硬件上的分布式文件系统。它跟现有的分布式文件系统有很多相通的地方，但是区别也是显著的。HDFS具有高度容错性能，被设计运行于低成本硬件上。HDFS可以向应用提供高吞吐带宽，适合于大数据应用。HDFS 放宽了一些 POSIX 的要求，以开启对文件系统数据的流式访问。HDFS 最初是作为Apache Nutch web 搜索引擎项目的基础设施开发的。HDFS 现在是 Apache Hadoop 核心项目的一部分。

HDFS是主从架构。一个HDFS集群包含一个NameNode，一个管理文件系统命名空间和控制客户端访问文件的master server。以及，若干的 DataNodes，通常集群的每个node一个，管理运行DataNode的节点上的存储。HDFS 发布一个文件系统命名空间，并允许用户数据已文件的形式存储在上面。内部，一个文件被分成一个或多个块，存储在一组DataNodes上。NameNode 执行文件系统命名空间 *** 作，比如：打开、关闭、重命名文件或目录。它还确定块到DataNodes的映射。DataNodes 负责向文件系统客户端提供读写服务。DataNodes 根据 NameNode 的指令执行块的创建、删除以及复制。

NameNode 和 DataNode 是设计运行于普通商业机器的软件。这些机器通常运行 GNU/Linux *** 作系统。HDFS 是Java 语言编写的；任何支持Java的机器都可以运行NameNode or DataNode 软件。使用高移植性Java语言，意味着HDFS可以部署在很大范围的机器上。一个典型的部署就是一台特定的机器只运行NameNode 软件，而集群内的其他机器运行DataNode 软件的一个实例。这种架构不排除一台机器上运行多个DataNodes ，但是在实际部署中很少见。

单 NameNode 节点的存在大大简化了架构。NameNode 是所有HDFS 元数据的仲裁和仓库。系统设计上，用户数据永远不经过NameNode。

HDFS 支持传统的文件分级组织。用户或应用可以创建目录，并在目录内存储文件。 文件系统命名空间的层次结构跟其他文件系统类似；可以创建、删除、移动、重命名文件。HDFS 支持 user quotas 和 access permissions 。 HDFS 不支持软、硬链接。但是，HDFS 架构不排除实现这些功能。

虽然HDFS遵守 文件系统命名约定 ，一些路径和名称 (比如/reserved 和snapshot ) 保留了。比如功能 transparent encryption 和 snapshot 就使用的保留路径。

NameNode 维护文件系统命名空间。任何文件系统命名空间或属性的变化，都会被NameNode记录。 应用可以指定HDFS应维护的文件副本数量。文件副本的数量被称为该文件的复制因子 replication factor 。该信息存储于NameNode。

HDFS 被设计用于在一个大规模集群上跨机器可靠地存储巨大的文件。它以一序列的块的方式存储文件。每个文件都可以配置块尺寸和复制因子。

一个文件除了最后一个块外，其他的块一样大。在 append 和 hsync 添加了可变长度块的支持后，用户可以启动一个新的块，而不用填充最后一个块到配置的块大小。

应用可以指定一个文件的副本数量。复制因子可以在创建的时候指定，也可以以后更改。HDFS的文件只写一次(除了 appends 和 truncates) ，并在任何时候只允许一个 writer 。

NameNode 指定块复制的所有决策。它周期性的从集群的每个DataNodes 接受 Heartbeat 和 Blockreport。Heartbeat 的接受代表 DataNode 工作正常。Blockreport 包含了DataNode上所有块的清单。

副本的位置对HDFS的可靠性和性能至关重要。副本位置的优化是HDFS和其他大多数分布式文件系统的区别。这是一个需要大量调优和经验的特性。Rack-aware 复制策略的目的就是提高数据可靠性，可用性和网络带宽利用率。当前副本位置策略的实现是这个方向的第一步。实施该策略的短期目标是在生产环境验证它，了解其更多的行为，为测试和研究更复杂的策略打下基础。

大型HDFS实例运行在跨多个Rack的集群服务器上。不同rack的两个node通信需要通过交换机。大多数情况下，同一rack内的带宽大于rack之间的带宽。

NameNode 通过在 Hadoop Rack Awareness 内的进程描述 判断DataNode 属于哪个rack id。一个简单但是并非最佳的策略是将副本分布于不同的racks。这可以防止整个机架发生故障时丢失数据，并允许在读取数据时使用多个机架的带宽。该策略在群集中均匀地分布副本，使得组件故障时很容易平衡负载。 但是，该策略会增加写入成本，因为写入 *** 作需要将块传输到多个机架。

一般，复制因子设置为3， HDFS 的分布策略是：如果writer在datanode上则将一个副本放到本地机器， 如果writer不在datanode上则将一个副本放到writer所在机柜的随机datanode 上；另一个副本位于不同机架的node上；最后一个副本位于同一远程机架的不同node上。 该策略减少了机架间的写流量，提升了写性能。机架故障的概率远小于节点故障的概率；此策略不会影响数据可靠性和可用性承诺。但是，在读取数据时，它确实减少了聚合带宽，因为块存储于两个机柜而不是三个机柜内。使用此策略，副本不会均匀的分布于机架上。1/3 副本 位于同一节点， 2/3 副本位于同一机架， 另1/3副本位于其他机架。该策略提升了写性能而不影响数据可靠性和读性能。

如果复制因子大于3，那么第4个及以后的副本则随机放置，只要满足每个机架的副本在(replicas - 1) / racks + 2)之下。

因为 NameNode 不允许 DataNodes 拥有同一个块的多个副本，所以副本的最大数就是DataNodes的数量。

在把对 存储类型和存储策略 的支持添加到 HDFS 后，除了上面介绍的rack awareness外， NameNode 会考虑其他副本排布的策略。NameNode 先基于rack awareness 选择节点，然后检查候选节点有文件关联的策略需要的存储空间。 如果候选节点没有该存储类型， NameNode 会查找其他节点。如果在第一条路径中找不到足够的节点来放置副本，NameNode会在第二条路径中查找具有回滚存储类型的节点。 、

当前，这里描述的默认副本排布策略正在使用中。

为了最小化全局带宽消耗和读取延迟， HDFS 会尝试从最靠近reader的副本响应读取请求。如果在reader节点的同一机架上上存在副本，则该副本有限响应读请求。如果HDFS集群跨多个数据中心，则本地数据中心优先。

启动时，NameNode 会进入一个称为 Safemode 的特殊状态。当NameNode处于Safemode状态时，不会复制数据块。NameNode从DataNodes接收Heartbeat和Blockreport消息。Blockreport包含DataNode托管的数据块列表。每个块都指定了最小副本数。当数据块的最小副本数已与NameNode签入时，该块被认为是安全复制的。在NameNode签入安全复制数据块的已配置百分比（加上额外的30秒）后，NameNode退出Safemode状态。然后，它判断列表内的数据块清单是否少于副本指定的数量。NameNode 然后复制这些块给其他 DataNodes。

HDFS 命名空间由 NameNode 存储。NameNode 使用事务日志 EditLog 来持久化的保存系统元数据的每次变更。比如，在HDFS创建一个新文件，NameNode会在 EditLog 插入一条记录来指示该变更。类似的，变更文件的复制因子也会在 EditLog 插入一条新记录。NameNode 以文件的形式，将 EditLog 保存在本地OS文件系统上。整个文件系统命名空间，包括块到文件的映射、文件系统属性，都存储于名字为 FsImage 的文件内。 FsImage 也以文件的形式，存储在NameNode的本地文件系统上。

NameNode 将包含整个文件系统和块映射的image保存在内存中。当NameNode启动时，或检查点被预先定义的阈值触发时，它会从磁盘读取 FsImage 和 EditLog ，把 EditLog 内的事物应用到内存中的FsImage，再将新版本刷新回磁盘的新 FsImage 。然后会截断旧的 EditLog ，因为它的事物已经应用到了持久化的 FsImage 上。 这个过程称为检查点 checkpoint 。检查点的目的是通过对文件系统元数据进行快照并保存到FsImage，来确保HDFS拥有文件系统元数据的一致性视图。尽管读取 FsImage 是高效的，但是对 FsImage 直接增量修改是不高效的。不是对每次编辑修改 FsImage ，而是将每次编辑保存到 Editlog 。在检查点期间，将 Editlog 的变更应用到 FsImage 。一个检查点可以在固定周期(dfsnamenodecheckpointperiod)(以秒为单位)触发，也可以文件系统事物数量达到某个值(dfsnamenodecheckpointtxns)的时候触发。

DataNode 在本地文件系统上以文件的形式存储 HDFS data 。DataNode 不知道 HDFS 文件。它将HDFS data 的每个块以独立的文件存储于本地文件系统上。DataNode 不在同一目录创建所有的文件。而是，使用heuristic来确定每个目录的最佳文件数量，并适当的创建子目录。在一个目录创建所有的本地文件是不好的，因为本地文件系统可能不支持单目录的海量文件数量。当DataNode启动的时候，它扫描本地文件系统，生成与本地文件系统一一对应的HDFS数据块列表，然后报告给NameNode。这个报告称为 Blockreport。

所有的HDFS通信协议都在TCP/IP协议栈上。客户端与NameNode指定的端口建立连接。与NameNode以ClientProtocol 通信。DataNodes与NameNode以DataNode Protocol进行通信。远程过程调用(RPC)封装了Client Protocol 和 DataNode Protocol。设计上，NameNode从不启动任何RPCs。相反，它只应答DataNodes or clients发出的RPC请求。

HDFS的主要目标是可靠的存储数据，即使是在故障的情况下。常见故障类型有三种： NameNode failures , DataNode failures 和 network partitions 。

每个DataNode都周期性的向NameNode发送心跳信息。 一个 network partition 可能导致DataNodes子集丢失与NameNode的连接。NameNode会基于心跳信息的缺失来侦测这种情况。NameNode将没有心跳信息的DataNodes标记为 dead ，并不再转发任何IO请求给它们。任何注册到dead DataNode的数据对HDFS将不再可用。DataNode death会导致某些块的复制因子低于它们指定的值。NameNode不断跟踪需要复制的块，并在必要时启动复制。很多因素会导致重新复制：DataNode不可用，副本损坏，DataNode上硬盘故障，复制因子增加。

标记 DataNodes dead 的超时时间保守地设置了较长时间 (默认超过10分钟) 以避免DataNodes状态抖动引起的复制风暴。对于性能敏感的应用，用户可以设置较短的周期来标记DataNodes为过期，读写时避免过期节点。

HDFS 架构支持数据再平衡schemes。如果一个DataNode的空余磁盘空间低于阈值，sheme就会将数据从一个DataNode 移动到另外一个。在某些文件需求突然增长的情况下，sheme可能会在集群内动态的创建额外的副本，并再平衡其他数据。这些类型的数据再平衡schemes还没有实现。

有可能从DataNode获取的数据块，到达的时候损坏了。这种损坏可能是由于存储设备故障、网络故障、软件bug。HDFS客户端软件会HDFS的内容进行校验。当客户端创建HDFS文件的时候，它计算文件每个块的校验值，并以独立的隐藏文件存储在同一HDFS命名空间内。当客户端检索文件时候，它会校验从每个DataNode获取的数据，是否与关联校验文件内的校验值匹配。 如果不匹配，客户端可以从另外拥有副本块的DataNode检索。

FsImage 和 EditLog 是HDFS的核心数据结构。这些文件的损坏将导致HDFS实例异常。 因此，NameNode可以配置为支持多 FsImage 和 EditLog 副本模式。任何对 FsImage or EditLog 的更新都会导致每个 FsImages 和 EditLogs 的同步更新。 FsImage 和 EditLog 的同步更新会导致降低命名空间每秒的事物效率。但是，这种降级是可以接受的，因为HDFS应用是数据密集型，而不是元数据密集型。当NameNode重启的时候，它会选择最新的一致的 FsImage 和 EditLog 。

另外一种提供故障恢复能力的办法是多NameNodes 开启HA，以 shared storage on NFS or distributed edit log (called Journal)的方式。推荐后者。

Snapshots - 快照，支持在特定时刻存储数据的副本。快照功能的一个用法，可以回滚一个故障的HDFS实例到已知工作良好的时候。

HDFS被设计与支持超大的文件。与HDFS适配的软件都是处理大数据的。这些应用都只写一次，但是它们会读取一或多次，并且需要满足流式读速度。HDFS支持文件的 一次写入-多次读取 语义。 HDFS典型的块大小是128 MB。因此，HDFS文件被分割为128 MB的块，可能的话每个块都位于不同的DataNode上。

当客户端以复制因子3写入HDFS文件时，NameNode以 复制目标选择算法 replication target choosing algorithm 检索DataNodes 列表。该列表包含了承载该数据块副本的DataNodes清单。然后客户端写入到第一个DataNode。第一DataNode逐步接受数据的一部分，将每一部分内容写入到本地仓库，并将该部分数据传输给清单上的第二DataNode。第二DataNode，按顺序接受数据块的每个部分，写入到仓库，然后将该部分数据刷新到第三DataNode。最终，第三DataNode将数据写入到其本地仓库。

因此，DataNode从管道的前一个DataNode获取数据，同时转发到管道的后一个DataNode。因此，数据是以管道的方式从一个DataNode传输到下一个的。

应用访问HDFS有很多方式。原生的，HDFS 提供了 FileSystem Java API 来给应用调用。还提供了 C language wrapper for this Java API 和 REST API 。另外，还支持>

1、看来是初学者，建议先好好看下基础教程，如hadoop in Action这样的，然后搭建个基本环境试验一下。

2、就这个问题，namenode和jobtracker只是角度不一样的叫法，其实是指一个物理机器。具体你可以看下我的百度空间的相关的基础知识介绍。

3、namenode或者说tasktracker都可以单独启动，只是单独启动没有什么意义。datanode或者说tasktracker不能单独启动，像这些问题你看好了1中的基础知识自然全解。

希望对你有帮助~

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种运行在通用硬件上的分布式文件系统。它与传统的分布式文件系统有很多相似之处，但是也有显著的不同。HDFS是高容错的，可以部署在低成本硬件上。HDFS提供了对应用数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用。HDFS为了流数据访问放松了一些POSIX的限制。

HDFS是主从结构。一个HDFS集群由一个NameNode和一组DataNode组成。NameNode是主服务器，负责管理文件系统命名空间以及客户端对文件的访问。DataNode通常每个节点一个，负责管理存储。HDFS对外暴露了一个文件系统命名空间并允许用户数据作为文件存储。在内部实现上，一个文件会被分割成一个或多个block，这些block存储在一组DataNode上。NameNode负责执行文件系统命名空间 *** 作，例如打开，关闭，重命名文件和目录等。此外NameNode还维护着block和DataNode之间的映射关系。DataNode负责处理来自客户端的读写请求，并根据NameNode的指令创建，删除，备份block。

NameNode和DataNode都是运行在通用机器上的软件。这些机器通常使用Linux系统。HDFS使用Java构建，任何支持Java的机器都可以运行NameNode和DataNode。一种典型的集群部署方式是使用一台机器运行NameNode，其它机器每台运行一个DataNode实例。

HDFS使用传统的分层文件结构。用户可以创建目录并在目录下存储文件。文件系统命名空间结构与传统文件系统类似，用户可以创建，删除文件，将文件从一个目录移动到另一个目录，重命名文件。HDFS支持用户限额和访问权限。

NameNode维护整个文件系统命名空间，它会记录任何对命名空间的修改。应用程序可以指定HDFS中文件的备份数量。文件的拷贝数称为该文件的备份因子。这个信息也存储在NameNode中。

HDFS可以跨机器存储海量文件。每个文件分成一个block的序列存储。为了容错，文件的block会被备份。每个文件的block大小和备份因子都是可配置的。

文件中所有block的大小是相等的（除了最后一个），而对append和hsync提供可变长block支持后，用户可以直接创建一个新block，不必继续填充最后一个block。

应用程序可以指定文件的备份数。备份因子可在文件创建时指定，也可以稍后修改。HDFS的文件都是一次写入的（除了append和truncate），并且任何时候都只有一个写入器。

NameNode决定如何备份block。它周期性的接收来自DataNode的心跳检测和block报表。收到心跳检测说明DataNode工作正常，block报表包含该DataNode上的所有block。

备份文件的位置对HDFS的可用性和性能至关重要。对备份的优化让HDFS从众多分布式系统中脱颖而出。这个工作需要大量的优化和经验。机架感知备份放置策略的目的是提高数据的可靠性，可用性和网络带宽利用率。目前的备份放置策略实现是这个方向上的第一步。短期目标是在生产环境上对其进行验证，更多的了解它的行为，为测试和研究更复杂的策略奠定基础。

大型HDFS集群的机器通常隶属于多个机架。两个不同机架上的节点进行通信必须通过交换机。一般来说，同一机架机器之间的网络带宽要优于不同机架机器间的网络带宽。

NameNode通过Hadoop Rack Awareness进程确定每个DataNode所属的机架ID。一个简单但是并非最优的策略是将备份放置在独立的机架上。这种策略可以避免机架故障时丢失数据，读数据时也可以利用多个机架的网络带宽。这种策略在集群中平均分配备份文件，这样组件发生故障时可以平衡负载。但是这种策略会增加写入成本，因为数据需要跨机架传输。

最常见的情况，备份因子是3。HDFS的放置策略是：如果写入器位于DataNode上，则将副本放置在本地计算机，否则随机选择一个DataNode，另一个副本放置在另一个远程机架的节点上，最后一个副本放在同一个远程机架的另一个节点上。这种策略减少了机架间的写入流量，从而提高写性能。机架发生故障的几率远小于节点故障几率。这种策略并不影响数据可靠性和可用性，但是它确实减少了读 *** 作时的聚合网络带宽，因为一个block被放置到两个机架上而不是三个。这种策略的文件副本并不是均匀的分布在所有机架上，副本的三分之一位于一个节点，剩下的三分之二位于另一个机架上。这种策略可以提高写性能，而不会影响数据可靠性和读性能。

如果备份因子大于3，那么第四个和之后的副本随机放置，同时要保证副本数量不能超过机架的上限（公式： (replicas - 1) / racks + 2 ）。

由于DataNode不能放置同一个block的多个副本，所以最大备份因子就是最大DataNode数。

在提供了存储类型和存储策略的支持之后，除了机架感知，NameNode放置副本时也会考虑放置策略。NameNode首先根据机架感知选择节点，然后根据备份文件的放置策略检查该节点的存储类型，如果该候选节点没有要求的存储类型，NameNode会查找下一个节点。如果第一轮没有找到足够的节点放置备份，NameNode会使用后备存储类型开始第二轮查找。

目前，副本放置策略依然在开发中。

为了减少带宽消耗和读延迟，HDFS会尝试找寻一个离读请求最近的副本。如果读请求节点所在机架有这样一个副本，HDFS就优先使用这个副本。如果HDFS集群跨越多个数据中心，则本地数据中心的副本优先于远程副本。

启动HDFS时，NameNode会进入一种称为安全模式的特殊状态。安全模式下数据block无法备份。NameNode会从DataNode接收心跳检测和block报表。block报表包含该DataNode下所有数据block的列表信息。每个block都有一个指定的最小备份数。只有block的最小备份数登记到NameNode中后，block才可以备份。备份登记结束后，NameNode退出安全模式。这是如果还有block不满足最小备份数的条件，NameNode才开始备份这些block。

HDFS命名空间由NameNode保存，NameNode使用一个称为EditLog的事务日志记录对文件系统元数据的所有更改。例如，创建一个新文件会在EditLog中插入一条对应记录，同样的，修改文件备份因子也会插入一条记录。NameNode使用本地文件存储EditLog。整个文件系统命名空间，包括文件与block之间的映射关系，文件系统数据等，都保存在FsImage文件中。

NameNode在内存中维护文件系统命名空间和文件block映射关系的镜像。当NameNode启动，或者某个阈值触发了检查点时，NameNode从磁盘上读取FsImage和EditLog的内容，将所有EditLog中的事务 *** 作应用到FsImage的内存镜像中，然后在磁盘上生成一个全新的FsImage。之后可以截断EditLog，因为所有事务都已持久化到FsImage。这个过程称为检查点。检查点的目的是通过获取文件系统元数据的快照并保存到FsImage来保证HDFS文件系统元数据的一致性。读取FsImage可能很快，但是持续编辑FsImage就不同了。因此我们将 *** 作记录到EditLog中，而不是直接修改FsImage。在检查点期间，所有EditLog *** 作应用到FsImage。检查点可以按周期触发（ dfsnamenodecheckpointperiod ），也可以按事务数触发（ dfsnamenodecheckpointtxns ）。如果两个属性都设置了，第一个满足的阈值会触发检查点。

DataNode在本地文件系统中存储HDFS数据。DataNode对HDFS文件一无所知，它以block为单位存储HDFS数据。DataNode不会在同一个目录下保存所有文件。相反，它使用启发式方法来确定每个目录的最佳文件数，并适时创建子目录。在同一个目录下创建所有文件并不是最佳选择，因为本地文件系统可能无法支持一个目录下的大量文件。DataNode启动时，它会扫描整个本地文件系统，生成一个本地文件与数据block之间的关系列表，将其发送给NameNode，这个列表称为block报告。

所有HDFS通信协议都构建在TCP/IP协议之上。客户端通过TCP端口与NameNode建立连接，它使用ClientProtocol与NameNode交互。DataNode使用DataProtocol与NameNode交互。一个RPC抽象封装了客户端协议和DataNode协议。NameNode从不初始化任何RPC，它只是响应来自的客户端和DataNode的请求。

HDFS的主要目标是即使出现故障也可以可靠的存储数据。三种常见的故障分别是：NameNode故障，DataNode故障和网络分区。

DataNode周期性的发送心跳检测给NameNode。网络分区可能导致某些DataNode无法连接NameNode。NameNode无法收到DataNode的心跳检测后，它会把这样的DataNode标记为dead，并不在发送新的I/O请求。注册到死亡DataNode上的数据对HDFS来说不再可用，也会导致某些block的备份数少于文件指定的最小备份数。NameNode持续追踪block的备份情况并在必要时初始化备份 *** 作。重备份的原因是多种多样的：DataNode不可用，某个备份文件损坏，DataNode磁盘故障，或者文件的备份因子增大。

为了避免DataNode状态抖动引起的备份风暴，标记DataNode死亡的超时时间设置的很长（默认超过10分钟）。用户可以设置一个更短的时间将DataNode标记为陈旧（stale），这样可以避免对性能敏感的工作负载的陈旧DataNode的读写 *** 作。

HDFS架构与数据重平衡scheme兼容。scheme可以在DataNode的磁盘空间低于某个阈值时将数据移动到另一个DataNode上。如果对某个文件的需求特别高，scheme还可以动态创建额外的副本并平衡到整个集群中。这些数据平衡scheme还未实现。

从DataNode中读取的block可能是损坏的。损坏的原因有多种：磁盘故障，网络故障，或者软件问题。HDFS客户端会对文件内容进行校验和检查。当客户端创建一个HDFS文件时，它会计算出文件所有block的校验和并保存在同一个命名空间的一个独立的隐藏文件中。当客户单检索文件时还要检查对应校验和文件中的值。如果校验和不匹配，客户端会尝试该block其它节点上的副本。

FsImage和EditLog是HDFS的核心数据结构。如果它们发生损坏，HDFS就无法使用了。因此，可以通过配置让NameNode维护多个FsImage和EditLog的拷贝。对两个文件的修改会同步到所有拷贝中。这种同步 *** 作会降低NameNode的TPS，但是这种牺牲是可接受的，因为HDFS是数据密集，不是元数据密集。NameNode重启时，它会选择最一致的FsImage和EditLog使用。

另一种减低故障的办法是使用HA。

（略）

HDFS的目的是支持大型文件。HDFS支持一次写入多次读取。一个典型的block大小是128MB。因此，HDFS文件按照128MB的大小分割，每个block可能分布在不同的节点上。

客户端向HDFS文件写入数据时，如果备份因子是三，NameNode使用备份目标选择算法检索出一组DataNode。这个列表是可以存储副本的DataNode。客户端先向第一个DataNode写入数据，DataNode接收数据并将数据传输到列表中的第二个DataNode。第二个DataNode开始接收数据并继续传输数据到第三个DataNode。这样，数据通过管道从一个DataNode传输到下一个。

（略）

如果开启了trash配置，从FS shell中删除的文件并不会立刻从HDFS中删除，HDFS将它移动到一个trash目录（每个用户都有自己的trash目录， /user/<username>/Trash ）。只要文件还在trash目录中就可以快速恢复。

最近删除的文件移动到 /user/<username>/Trash/Current 目录中，每隔一段时间，HDFS会为这些文件创建检查点文件（ /user/<username>/Trash/<date> ）并删除旧检查点文件。

如果trash中的文件过期了，NameNode将这些文件从命名空间中删除。与文件关联的block被释放。删除文件和空间释放之间可能会有延迟。

下面是一个例子，首先创建两个文件：

然后删除test1，该文件会被移到Trash目录：

接着跳过Trash删除test2：

现在可以查看Trash目录：

文件的备份因子降低后，NameNode选择可以删除的副本，在下次心跳检测时把信息发送给DataNode，之后DataNode删除block并释放空间。

以上就是关于什么是namenode的单点故障全部的内容，包括:什么是namenode的单点故障、如何向Hadoop集群中新加机器、HDFS 系统架构等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！