HDFS集群中，NameNode、SecondaryNameNode和DataNode是如何协同工作的，以保障数据的高可用性和容错性？

HDFS作为Hadoop的核心组件，其高可用性和容错性是通过NameNode、SecondaryNameNode和DataNode的紧密协同来实现的。首先，NameNode是HDFS的主节点，负责存储文件系统的元数据，如文件目录结构、文件属性和文件数据块（Block）的映射信息，是整个系统的管理核心。DataNode则是数据节点，负责存储实际的数据块，并响应来自客户端的数据读写请求。

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)

为了保障数据的高可用性，HDFS采用冗余备份机制，即默认每个数据块复制三份（可配置），分别存储在不同的DataNode上。这样即使部分节点失败，数据也不会丢失，系统仍然能够从其他节点上读取到数据。

NameNode与DataNode之间的协同工作表现在：当文件被上传至HDFS时，NameNode会负责处理文件的元数据，并将文件分割成Block，然后将这些Block分配到各个DataNode上进行存储。客户端直接与这些DataNode通信来读写数据，而NameNode则会跟踪数据块的位置信息。

为了减轻NameNode的内存压力，并提高系统的可靠性，SecondaryNameNode扮演了一个辅助角色。它定期从NameNode下载编辑日志和文件系统的元数据快照，并将它们合并成一个新的命名空间镜像，然后上传回NameNode。这个过程有助于在NameNode发生故障时快速恢复，并减少重启NameNode所需的时间。

DataNode会定时向NameNode发送心跳包和块报告，以告知NameNode当前存储的数据块信息。如果NameNode长时间没有收到某个DataNode的心跳信息，那么它会认为该DataNode已经失效，并将该节点上的数据块标记为复制状态，从而启动数据块的重新复制过程，以维持数据的高可用性。

综上所述，NameNode、SecondaryNameNode和DataNode通过上述机制协同工作，共同确保了HDFS集群的数据高可用性和容错性。如果希望深入了解HDFS的工作原理和相关面试知识，建议参考《大数据面试精要：HDFS与NameNode解析》一书，它详细介绍了HDFS的关键概念和面试中经常涉及的问题，帮助读者全面掌握HDFS的精髓。

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)