Hadoop計算框架通過一系列機制來應對故障，確保系統的穩定性和數據的可靠性。以下是Hadoop計算框架應對故障的主要方式：
數據冗余備份
- 數據復制：Hadoop將數據分片備份至多個數據節點上，確保數據的冗余性。一旦某個數據節點發生故障，系統可以從其他節點上獲取備份數據。
心跳檢測與自動故障恢復
- 心跳機制：Hadoop的各個組件會定期發送心跳信號，如果某個節點長時間未收到心跳信號，系統會將其標記為故障節點，并自動將其任務重新分配給其他可用節點。
任務重試機制
- 自動重試：在Hadoop中執行的任務可能會由于各種原因失敗，系統會自動重新執行失敗的任務，確保任務的完成。
節點健康檢查
- 健康狀態監控：Hadoop會定期檢查各個節點的健康狀態，如果發現某個節點出現問題，系統會及時做出相應的處理，比如將其標記為故障節點，避免影響整個系統的穩定性。
高可用性（HA）配置
- 主備節點：通過配置主備NameNode實現故障恢復，當主NameNode失敗時，備用NameNode可以接管，保證HDFS的高可用性。
資源管理器（YARN）的穩健性
- 資源管理：YARN能夠管理資源分配和任務調度，當某個應用的資源管理器失敗時，YARN可以重新調度任務到其他節點。
故障恢復的具體步驟
- NameNode故障恢復：通過配置主備NameNode實現故障恢復，當主NameNode失敗時，備用NameNode可以接管，保證HDFS的高可用性。
- DataNode故障處理：Hadoop的HDFS設計允許處理DataNode故障，通過復制數據塊到其他DataNode來保證數據的可靠性和可用性。
- 自動任務重試：MapReduce框架能夠檢測到任務失敗，并自動在其他節點上重試這些任務，減少人工干預。
通過這些機制，Hadoop計算框架能夠有效地應對故障，確保數據的完整性和系統的穩定性。
