根据我到目前为止读到的关于cap定理的所有内容，没有一个分布式系统能够提供这三个方面：可用性、一致性和分区容限。
现在，hadoop2.x引入了一个新特性，可以对其进行配置，以消除hadoopclusters具有的单点故障（单名称节点）。这样，集群就变得高可用性、一致性和分区容限性。我说得对吗？还是我遗漏了什么？根据cap的说法，如果系统试图提供这三个特性，它应该付出延迟的代价，新特性是否会将延迟添加到集群中？或者hadoop破解了cap定理？
根据我到目前为止读到的关于cap定理的所有内容，没有一个分布式系统能够提供这三个方面：可用性、一致性和分区容限。
现在，hadoop2.x引入了一个新特性，可以对其进行配置，以消除hadoopclusters具有的单点故障（单名称节点）。这样，集群就变得高可用性、一致性和分区容限性。我说得对吗？还是我遗漏了什么？根据cap的说法，如果系统试图提供这三个特性，它应该付出延迟的代价，新特性是否会将延迟添加到集群中？或者hadoop破解了cap定理？
2条答案
按热度按时间olmpazwi1#
在发生多个相关故障的情况下（例如，具有相同hdfs块的三个故障数据节点），hdfs不提供可用性。
从cap混乱：分区公差问题
像zookeeper这样的系统是显式顺序一致的，因为集群中的节点很少，所以写入仲裁的成本相对较小。hadoop分布式文件系统（hdfs）也选择了一致性——如果你运气不好，三个失败的数据节点会导致文件的块不可用。然而，这两个系统都设计为在实际网络中工作，在实际网络中会发生分区和故障，当它们这样做时，两个系统都将变得不可用，在一致性和可用性之间做出了选择。对于分布式数据存储来说，这种选择仍然是不可避免的现实。
pqwbnv8z2#
hdfs的高可用性使hdfs更可用，但不是完全可用。如果网络分区使客户机无法与任一namenode通信，那么集群实际上是不可用的。