数据错误的恢复机制，Hadoop 的 HDFS 设计得还挺巧妙的。它不把硬件出错当大事，反而觉得这事儿挺常见，干脆从设计层面就搞了容错。像是名称节点和数据节点出错，甚至是数据本身损坏，它都安排了自动检测和恢复。你要是用 HDFS 做大数据存储，这部分建议多了解一下，出问题能少踩坑。
名称节点的元数据，主要就靠两个文件：FsImage和Editlog。这俩东西要是坏了，整个集群基本就趴窝了。为了这个，HDFS 把这些文件备份到SecondaryNameNode，一旦主节点挂了，就靠它来恢复。还蛮实用的一个机制，尤其在多人协作、大型集群里重要。
顺手推荐几个相关的资源，有图解也有代码示例，挺全的：
- HDFS 次要名称节点图示，图清晰，逻辑也好理解。
- Hadoop HDFS 分布式存储机制，这个适合入门和理解整体结构。
- editlog_information_parser.py，解析
Editlog的脚本，有实际操作例子。 - HBase Fsimage 损坏指南，适合做 HBase 的朋友参考。
如果你在做大数据相关项目，尤其是和Hadoop、Hive、HBase打交道的，建议这部分内容一定要过一遍。说不定哪天就能用上，出事了也不慌。