HDFS 副本机制:副本数量、放置策略与自动恢复,全解析

HDFS(Hadoop Distributed File System)的副本机制是其高可靠性和容错能力的核心设计之一。副本机制通过在集群中存储多个数据副本,确保在节点故障时数据仍然可用。

1. 副本机制的核心设计

  • 默认副本数:HDFS默认将每个数据块存储3个副本(可通过配置参数dfs.replication调整)。

  • 副本分布策略:HDFS遵循以下原则分布副本:

    1. 第一个副本:优先存储在客户端所在的节点(如果客户端在集群外,则随机选择一个节点)。

    2. 第二个副本:存储在与第一个副本不同机架的节点上。

    3. 第三个副本:存储在与第二个副本相同机架的另一个节点上。

    4. 更多副本:随机分布在集群的其他节点上。

  • 机架感知(Rack Awareness)

    • HDFS通过机架感知策略,确保副本分布在不同的机架上,以防止机架故障导致的数据丢失。

    • 机架信息由管理员配置(通常通过脚本或配置文件实现)。


2. 副本机制的工作流程

  1. 写入数据时

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### 关于2024年华为OD机试E卷Python相关真题 针对2024年华为OD机试E卷中的Python编程部分,确实存在一些特定类型的题目。其中一道典型题目涉及正则表达式的应用[^2]。 #### 正则表达式替换问题描述 给定一段字符串以及若干组模式串和替换成的目标串,要求按照每组模式串依次对原字符串进行匹配并替换操作,最终返回处理后的字符串。 #### 解决方案概述 此问题主要考察对于Python内置`re`模块的理解运用能力。具体实现如下: ```python import re def regex_replace(text, patterns): result = text for pattern, replacement in patterns: result = re.sub(pattern, replacement, result) return result ``` 上述函数接收两个参数:一个是待处理的原始文本;另一个是由多个元组组成的列表,每个元组包含一个正则表达式模式及其对应的替代字符序列。该方法遍历所有模式并对输入文本执行相应的替换动作。 为了更好地理解如何使用这个功能,下面给出几个具体的例子来展示其工作原理: ```python if __name__ == "__main__": test_cases = [ ("hello world", [("world", "universe")]), ("abc123xyz789", [(r"\d+", "#"), (r"[a-z]", "*")]) ] for case in test_cases: print(f"Original Text: {case[0]}") print(f"After Replacement: {regex_replace(*case)}\n") ``` 这段代码会输出经过不同规则转换之后的结果,有助于加深对应试者关于正则表达式语法的记忆,并提高解决实际问题的能力。
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