Hadoop源代码分析（一零）

mgjj

　　在继续分析DataNode之前，我们有必要看一下系统的工作状态。启动HDFS的时候，我们可以选择以下启动参数：

• FORMAT("-format")：格式化系统
  
• REGULAR("-regular")：正常启动
  
• UPGRADE("-upgrade")：升级
  
• ROLLBACK("-rollback")：回滚
  
• FINALIZE("-finalize")：提交
  
• IMPORT("-importCheckpoint")：从Checkpoint恢复。
  

　　作为一个大型的分布式系统，Hadoop内部实现了一套升级机制（http://wiki.apache.org/hadoop/Hadoop_Upgrade）。upgrade参数就是为了这个目的而存在的，当然，升级可能成功，也可能失败。如果失败了，那就用rollback进行回滚；如果过了一段时间，系统运行正常，那就可以通过finalize，正式提交这次升级(跟数据库有点像啊)。
　　importCheckpoint选项用于NameNode发生故障后，从某个检查点恢复。
　　
　　有了上面的描述，我们得到下面左边的状态图：

　　大家应该注意到，上面的升级/回滚/提交都不可能一下就搞定，就是说，系统故障时，它可能处于上面右边状态中的某一个。特别是分布式的各个节点上，甚至可能出现某些节点已经升级成功，但有些节点可能处于中间状态的情况，所以Hadoop采用类似于数据库事务的升级机制也就不是很奇怪。
　　大家先理解一下上面的状态图，它是下面我们要介绍DataNode存储的基础。