● 请你说一下分布式和集群的概念。
参考回答：
分布式：是指将不同的业务分布在不同的地方，集群：是指将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群，而集群并不一定就是分布式的。集群有组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来，而分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。
● Hadoop你也有了解的，那你有了解他的备份机制吧？请问怎么做到数据保持一致？
参考回答：
Hadoop备份机制：该方案利用Hadoop自身的Failover措施（通过配置dfs.name.dir），NameNode可以将元数据信息保存到多个目录。通常的做法，选择一个本地目录、一个远程目录（通过NFS进行共享），当NameNode发生故障时，可以启动备用机器的NameNode，加载远程目录中的元数据信息，提供服务。Hadoop中有个重要的工具就是HDFS分布式文件系统，那么在这种分布式环境下的数据一致性是如何保证呢？HDFS中，存储的文件将会被分成若干的大小一致的block（最后一个block的大小可能较小）分布式地存储在不同的机器上，那么就必须有一个角色来对这些数据进行管理，也就是NameNode节点，而存储这些block的结点我们称为DataNode，NameNode是用来管理这些元数据的。下面讲一个例子，在客户端上传文件时，NameNode如何保证数据的一直性。客户端上传文件时，NameNode首先往edits log文件中记录元数据的操作日志。与此同时，NameNode将会在磁盘做一份持久化处理（fsimage文件）：他跟内存中的数据是对应的，如何保证和内存中的数据的一致性呢？在edits logs满之前对内存和fsimage的数据做同步（实际上只需要合并edits logs和fsimage上的数据即可，然后edits logs上的数据即可清除） 而当edits logs满之后，文件的上传不能中断，所以将会往一个新的文件edits.new上写数据，而老的edits logs的合并操作将由secondNameNode来完成，即所谓的checkpoint操作。那么什么时候checkpoint呢？一般由两种限制，一个是edits logs的大小限制，即fs.checkpoint.size配置，一个是指定时间，即fs.checkpoint.period配置 当然根据规定，大小的限制是优先的，规定edits文件一旦超过阈值，则不管是否达到最大时间间隔，都会强制checkpoint。
