Hadoop大数据基础：HDFS升级和回滚机制
Hadoop大数据基础：HDFS升级和回滚机制，作为一个大型的分布式系统，Hadoop内部实现了一套升级机制，当在一个集群上升级Hadoop时，像其他的软件升级一样，可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现。在任何有实际意义的HDFS系统中，丢失数据是不允许的，更不用说重新搭建启动HDFS了。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f?inalize正式提交这次升级。相关升级和回滚命令如下：
bin/hadoop namenode -upgrade // 升级
bin/hadoop namenode -rollback // 回滚
bin/hadoop namenode -f?inalize // 提交
bin/hadoop namenode -importCheckpoint // 从Checkpoint恢复
上述命令的importCheckpoint参数用于NameNode发生故障后，从某个检查点恢复。HDFS允许管理员退回到之前的Hadoop版本，将集群的状态回滚到升级之前。在升级之前，管理员需要用以下命令删除已存在的备份文件：
bin/hadoop dfsadmin –f?inalizeUpgrade // 升级终结操作
下面简单介绍一下一般的升级过程。
在升级Hadoop软件之前，检查是否已经存在一个备份，如果备份存在，可执行升级终结操作删除这个备份。通过以下命令能够知道是否需要对一个集群执行升级终结操作：
dfsadmin -upgradeProgress status
1)停止集群并部署Hadoop的新版本。
2)使用-upgrade选项运行新的版本(bin/start-dfs.sh -upgrade)。
在大多数情况下，集群都能够正常运行。一旦我们认为新的HDFS运行正常(也许经过几天的操作之后)，就可以对其执行升级终结操作。需要注意的是，在对一个集群执行升级终结操作之前，删除那些升级前就已经存在的文件并不会真正地释放DataNode上的磁盘空间。
如果需要退回到老版本，执行步骤如下：
1)停止集群并部署Hadoop的老版本。
2)用回滚选项启动集群，命令如下：
bin/start-dfs.h -rollback
上面介绍了HDFS升级和回滚的基本机制，其实可以从状态转移的角度来理解HDFS的升级和回滚机制。整个HDFS的状态有：Normal，Upgraded，Rollbacking，Upgrading，Finalizing五种，HDFS集群的状态转移示意图，如图3-8所示。
从图3-8中可以看出，升级、回滚、提交都不可能一下完成，这也就是说，在HDFS系统出现故障时，集群可能处于图3-8右侧图中某一个状态中。特别是在分布式的各个节点上，甚至可能出现有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很容易理解了。
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