随着云计算和云存储逐渐被业界所接受,越来越多的企业和研究机构都开始使用Hadoop来开发各自的云存储架构体系,主要包括Yahoo!,Facebook和IBM等。由于Hadoop处理过程主要是通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)来实现的,因此对HDFS的研究成为很多公司来架构各自云存储和云计算系统的基础。因此,针对HDFS的处理过程以及其自身的数据备份机制进行了详细的研究。虽然,HDFS自身具有很好的数据备份机制,可用于提高数据的安全性和可用性。但是,由于只有一个元数据服务器结点NameNode,这就造成了系统的单点失效问题。通过实现一种基于Paxos一致性算法的分布式系统来解决元数据服务器的单点失效问题,并设计了一种选举机制来提高系统的安全和性能。在设计了选举机制以后,系统中所有的元数据服务器分为Leader和Follower两种角色。其中,一台元数据服务器作为Leader,其它的作为Follower来工作。Leader需要通过选举机制选出,作为系统中特定的acceptor和learner来工作,用于协调和同步所有元数据服务器的工作。对有N台元数据服务器的系统来说,可以实现最多( N- 1)/ 2台元数据服务器的失效,很适合用于大规模的系统中。通过测试结果可知,只要系统中有N/2+1台元数据服务器能够正常工作,系统就可以持续地工作。并且,Follower失效对系统的性能影响不大,主要是在恢复的时候需要与Leader进行数据的同步。而Leader失效对系统的影响较大,主要是在Leader失效后需要运行选举机制来重新选出新的Leader。当系统中少于N/2+1台服务器存活的情况下,系统将会停止运行。