在HDFS集群中，NameNode、SecondaryNameNode和DataNode是如何协同工作以确保数据的高可用性和高容错性的？

在HDFS架构中，NameNode、DataNode和SecondaryNameNode各自承担着不同的角色，共同确保数据的高可用性和高容错性。首先，NameNode负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整个树内所有文件和目录。它同时记录每个文件中各个块所在的DataNode节点，并不存储数据本身，只存储元数据。

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则是HDFS中实际存储数据的节点，它们以数据块的形式存储文件块。当HDFS中的文件被上传时，Client将文件切分成一系列的Block，并向NameNode询问放置哪些DataNode的地址，然后直接与这些DataNode通信进行数据传输。

SecondaryNameNode的主要作用是辅助主NameNode，它定期从主NameNode接收元数据的快照，并将编辑日志和文件系统的状态合并到一起，这样可以减少NameNode重启时需要加载的编辑日志量，从而加速启动时间。SecondaryNameNode并不存储任何数据，也不是NameNode的备份。

这三个组件协同工作，确保了HDFS的数据高可用性和高容错性。NameNode通过管理元数据，DataNode通过数据块的分布式存储，以及SecondaryNameNode通过合并编辑日志来减轻NameNode的负担，共同构建了一个健壮的分布式文件系统。在这种架构下，即使有部分DataNode失败，系统仍然能够从其他DataNode上读取到数据的副本，保证了数据的高可用性和容错性。因此，了解和掌握HDFS的工作原理对于大数据工程师至关重要，这直接关联到面试中的问题解答以及工作中的集群管理和优化。为了深入理解HDFS的这些核心概念，推荐阅读《大数据面试精要：HDFS与NameNode解析》这份资料，它不仅涵盖了面试中常见的问题和答案，还包括了HDFS的核心知识和管理工具的全面解析。

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)