CentOS上的Hadoop分布式文件系统（HDFS）通过一系列复杂的机制来实现数据冗余和容错，确保数据即使在硬件故障的情况下也能被可靠地存储和访问。以下是HDFS实现数据冗余与容错的主要方法：
数据冗余
- 多副本机制：HDFS通过将每个文件的数据块存储多个副本（默认为3个）来实现数据冗余。这些副本被分布在集群中的不同DataNode上，以提高数据的可靠性和容错能力。
- 副本放置策略：HDFS采用智能的副本放置策略，确保副本不会全部放在同一个机架或同一台机器上，从而避免单点故障。例如，第一个副本通常放在客户端所在的机架，第二个副本放在不同机架的相同节点上，第三个副本放在不同机架的不同节点上。
心跳检测与故障处理
- 心跳机制：每个DataNode定期向NameNode发送心跳信号，报告其状态和存储的数据块信息。NameNode通过接收这些信号来判断DataNode的健康状态。
- 故障检测：如果NameNode在一定时间内没有收到某个DataNode的心跳，它会认为该节点已经失效，并启动故障恢复机制。
数据块校验与修复
- 校验和：HDFS在写入数据时会计算校验和（如CRC32），并在读取数据时验证校验和，以确保数据的完整性。如果校验和不匹配，DataNode会标记该数据块为损坏，并请求NameNode重新复制数据块。
- 自动恢复：当DataNode失效时，NameNode会从其他副本位置选择一个新的DataNode来存储丢失的数据块副本，这个过程称为数据复制。
NameNode高可用性
- Active/Standby NameNode：通过配置两个NameNode（一个Active，一个Standby），实现NameNode的高可用性。当Active NameNode故障时，Standby NameNode可以快速接管，确保系统的持续运行。
- 共享存储：使用共享存储（如JournalNode）来同步NameNode的编辑日志，确保备用NameNode可以快速接管。
配置参数
- dfs.replication：设置文件块的副本数，默认值为3。
- dfs.namenode.handler.count：设置NameNode处理客户端请求的线程数，影响系统的并发处理能力。
- dfs.datanode.handler.count：设置DataNode处理客户端请求的线程数，影响系统的并发处理能力。
通过上述机制，HDFS能够在数据节点故障、网络故障等情况下保持数据的可靠性和可用性，从而提供高容错性的分布式文件存储服务。