如何保证Hadoop集群的高可用性？

为了保证Hadoop集群的高可用性，Hadoop设计了一系列机制来处理节点故障并确保数据的连续性和服务的稳定。以下是几个关键点：

1. **冗余存储**（Data Replication）: HDFS（Hadoop Distributed File System）使用数据副本策略，通常为3个副本，这样即使一个数据块的存储节点故障，仍然可以从其他副本恢复。

2. **主从结构**（Master-Slave Architecture）: Hadoop使用主从架构，如NameNode和DataNode，Master节点（NameNode）负责元数据管理，而Slave节点（DataNode）存储实际数据。当Master故障时，可以选举新的节点接替，保证服务不中断。

3. **负载均衡**（Load Balancing）: MapReduce任务可以在多个TaskTracker之间分布执行，避免单点故障。如果TaskTracker或JobTracker节点失效，可以自动将任务重新分配给其他节点。

4. **心跳检测和容错机制**（Heartbeat and Fault Tolerance）: Hadoop定期检查各个节点的心跳，发现异常会自动将服务切换到备份节点。例如，HBase等数据库系统也有类似的心跳监控和故障转移机制。

5. **ZooKeeper协调服务**: Hadoop使用ZooKeeper作为协调服务，用于维护配置信息、监控节点状态，并在节点故障时进行群组成员的动态调整。

6. **动态扩展**（Dynamic Scaling）: Hadoop可以水平扩展，通过添加新的节点来应对流量增长，而不影响已有的工作流程。