简述HDFS的高可用原理。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个高度容错、高吞吐量的设计用于运行大数据集的应用程序的分布式文件系统。其高可用性的核心原理主要包括：

1. **冗余存储**：数据会被复制到集群中的多个节点，每个块通常有三个副本，这种设计称为"奇偶校验"或"RAID 5"模式，保证了数据的一致性和可用性，即使某个节点故障，其他节点仍能提供服务。

2. **主从架构**：HDFS由NameNode和DataNode两部分组成。NameNode负责元数据管理，如目录树和文件属性，而DataNode处理实际的数据存储。通过主备结构，当NameNode故障时，可以切换至备份节点继续正常操作。

3. **心跳检测和失效检测**：NameNode定期与DataNodes通信，如果某DataNode长时间未回应，会被认为宕机。这允许系统自动替换丢失的DataNode，并将数据移动到新的副本位置。

4. **负载均衡**：客户端不需要关心具体的DataNode位置，只需与NameNode交互获取数据，这就隐藏了底层存储的复杂性。当需要添加或删除DataNode时，NameNode会动态调整数据分布。

5. **动态平衡**：HDFS支持数据迁移工具（如fsck和balancer），可以定期检查并重新分配数据，使得整个系统的性能保持一致。