La tolerancia a fallos es una característica crucial de cualquier sistema de almacenamiento distribuido, y el Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) no es una excepción. HDFS está diseñado para manejar fallos de hardware y software de manera eficiente, asegurando la disponibilidad y la integridad de los datos. En esta sección, exploraremos cómo HDFS logra la tolerancia a fallos.

1. Replicación de Datos: HDFS replica los bloques de datos en múltiples nodos para asegurar que los datos estén disponibles incluso si uno o más nodos fallan.
2. NameNode y DataNodes: El NameNode gestiona la metadata y la estructura del sistema de archivos, mientras que los DataNodes almacenan los datos reales.
3. Heartbeat y Block Reports: Los DataNodes envían señales de "heartbeat" y reportes de bloques al NameNode para indicar que están funcionando correctamente.
4. Mecanismos de Recuperación: HDFS tiene mecanismos para detectar y recuperar datos de nodos fallidos.

HDFS divide los archivos en bloques y almacena cada bloque en múltiples DataNodes. El número de réplicas de cada bloque se define por el factor de replicación, que por defecto es 3. Esto significa que cada bloque de datos se almacena en tres nodos diferentes.

En este ejemplo, el factor de replicación está configurado a 3, lo que significa que cada bloque de datos tendrá tres copias en diferentes DataNodes.

• NameNode: Es el maestro que gestiona la metadata del sistema de archivos, como la estructura de directorios y los permisos de acceso.
• DataNodes: Son los nodos esclavos que almacenan los bloques de datos reales.

Los DataNodes envían señales de "heartbeat" al NameNode a intervalos regulares para indicar que están funcionando correctamente. Además, envían "block reports" que contienen información sobre los bloques de datos almacenados en ellos.

Si el NameNode no recibe un heartbeat de un DataNode dentro de un tiempo específico, lo marca como fallido y replica los bloques de datos de ese DataNode a otros DataNodes.

Cuando un DataNode falla, el NameNode detecta la falta de heartbeats y block reports. Luego, el NameNode replica los bloques de datos del DataNode fallido a otros DataNodes para asegurar que el factor de replicación se mantenga.

1. Detección del Fallo: El NameNode detecta la falta de heartbeats de un DataNode.
2. Marcado del Nodo como Fallido: El NameNode marca el DataNode como fallido.
3. Replicación de Bloques: El NameNode replica los bloques de datos del DataNode fallido a otros DataNodes.

1. Abre el archivo de configuración hdfs-site.xml.
2. Configura el factor de replicación a 4.
3. Guarda el archivo y reinicia el clúster de Hadoop.

1. Detén un DataNode en tu clúster de Hadoop.
2. Observa cómo el NameNode detecta el fallo y replica los bloques de datos a otros DataNodes.

1. Detén el DataNode usando el siguiente comando:

   stop-dfs.sh
   

2. Observa los logs del NameNode para ver cómo detecta el fallo y replica los bloques.

En esta sección, hemos aprendido cómo HDFS maneja la tolerancia a fallos mediante la replicación de datos, el uso de heartbeats y block reports, y los mecanismos de recuperación. Estos conceptos aseguran que HDFS sea un sistema de almacenamiento distribuido robusto y confiable.

En la próxima sección, exploraremos la Programación MapReduce, donde aprenderemos a escribir y optimizar programas MapReduce para procesar grandes volúmenes de datos en HDFS.