如何设计HDFS集群以实现数据的高可用性和容错性？请描述NameNode、DataNode与SecondaryNameNode之间的协作机制。

在HDFS集群中，高可用性和容错性的实现依赖于NameNode、DataNode和SecondaryNameNode的紧密协作。首先，NameNode负责管理文件系统的命名空间，以及维护文件到数据块（Block）的映射信息，并记录数据块的存储位置。为了提高可用性，HDFS集群通常会配置两个NameNode，一个处于活跃状态，另一个处于热备状态。这是通过所谓的高可用性（High Availability, HA）架构来实现的，使用了JournalNode和QuorumPeer等组件来同步两个NameNode的状态。

参考资源链接：[大数据面试精要：HDFS与NameNode解析](https://wenku.csdn.net/doc/3by2q52fob?spm=1055.2569.3001.10343)

DataNode作为数据存储节点，负责存储和检索HDFS中的数据块。在数据写入时，客户端（Client）会与NameNode通信，获取数据块的存储位置信息。然后，客户端会直接与相应的DataNode通信，将数据块写入多个DataNode中，以实现数据的副本冗余。

而SecondaryNameNode则用于辅助NameNode管理元数据。它的主要作用是在内存中的文件系统命名空间和磁盘上的文件系统映射之间进行合并，生成新的检查点（Checkpoint）。这个过程有助于减少NameNode重启时加载命名空间信息的时间，减轻NameNode的内存使用压力。

在容错性方面，HDFS的默认配置是每个数据块被复制3次，分别存储在不同的DataNode上。当某个DataNode发生故障时，系统可以从其他DataNode上恢复数据块，从而保证了数据不会因单点故障而丢失。

综上所述，通过NameNode的元数据管理、DataNode的数据块存储以及SecondaryNameNode的辅助合并检查点，HDFS能够实现数据的高可用性和高容错性。这些组件的协同工作确保了Hadoop集群在面对节点故障时依然能够稳定运行，并提供不间断的数据服务。

参考资源链接：[大数据面试精要：HDFS与NameNode解析](https://wenku.csdn.net/doc/3by2q52fob?spm=1055.2569.3001.10343)